人工智能（AI）技术作为引领未来科技发展的关键力量，其创新与应用正日益受到全球范围内的关注。在各种人工智能创新大赛中，赛题的设计往往聚焦于当前最前沿的技术挑战和应用场景。以下将详细介绍人工智能创新赛中的热门赛题与挑战。

一、赛题概述

人工智能创新赛旨在激发创新思维，推动AI技术的研发与应用，解决实际问题。赛题通常涵盖以下几个领域：

  1. AI安全治理：关注AI系统的安全性、隐私保护、伦理道德等问题。
  2. AI技术应用：聚焦AI在特定领域的应用，如医疗、教育、工业等。
  3. AI基础研究：探讨AI理论、算法、架构等方面的创新。

二、热门赛题

1. 大模型安全攻防赛

该赛题旨在考察参赛者对大语言模型的安全防护能力。参赛者需要针对预设的有害提示词样本，设计有效的防御机制，防止模型被恶意攻击。

挑战点：

  • 对抗样本生成：设计算法生成对抗样本，欺骗模型。
  • 模型鲁棒性：提高模型对攻击的抵抗能力。

2. AIGC视频检测赛

该赛题要求参赛者开发模型，用于检测视频中的AI生成内容。参赛者需要从大量正常视频和AI生成视频中区分出真实内容。

挑战点：

  • 数据集构建：收集和整理高质量的AI生成视频数据集。
  • 模型泛化能力：提高模型在未知数据上的检测效果。

3. AIGC音频检测赛

与视频检测类似，该赛题要求参赛者开发模型，用于检测音频中的AI生成内容。参赛者需要从大量真实音频和AI生成音频中区分出真实内容。

挑战点：

  • 音频特征提取：提取有效的音频特征，提高模型性能。
  • 模型对噪音的鲁棒性：提高模型在噪声环境下的检测效果。

4. 人工智能显式内容标识提取技术解决方案评选赛

该赛题要求参赛者开发技术，用于在AI生成内容中添加显式水印，以便用户识别和区分。

挑战点：

  • 水印设计：设计不易被移除和篡改的水印。
  • 水印嵌入与提取：实现高效的水印嵌入和提取算法。

5. 具身智能挑战赛

该赛题要求参赛者设计机器人自主导航算法，使其在家庭环境中实现自主导航。

挑战点：

  • 环境建模：建立家庭环境的精确模型。
  • 算法设计：设计高效、稳定的导航算法。

6. 人工智能赋能代码生成能力赛

该赛题要求参赛者开发AI模型，根据自然语言描述或伪代码生成高质量程序代码。

挑战点：

  • 自然语言理解：理解自然语言描述和伪代码。
  • 代码生成：生成正确、可读性强的程序代码。

三、总结

人工智能创新赛为参赛者提供了一个展示才华、挑战自我的平台。赛题的设计紧密围绕当前AI技术的前沿问题和实际应用场景，有助于推动AI技术的研发与应用。随着AI技术的不断发展，未来的人工智能创新赛将面临更多挑战和机遇。