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    2025數字中國創新大賽·數據要素賽道正式上線
    
                        
    
                            發布時間：2025-02-22     
														截稿時間：2025-03-21     
							                            閱讀量：3186次     
                            
    
                                
    

                            
    
                        
    
                    
    
                    
    
                          自2019年創辦以來，數字中國創新大賽已成功舉辦六屆，累計吸引全球超13萬名參賽者，匯聚數百家政府部門、科研機構及企業，累計孵化數字技術成果超千項。本屆大賽共設置11大核心賽道，覆蓋數據要素、人工智能、數字安全、低空經濟等前沿領域，推動數字技術與實體經濟深度融合，加速培育高科技、高效能、高質量的新質生產力。
    
  作為數字中國建設峰會的品牌專業賽事，本屆大賽深度響應數字中國戰略與國家數據局“數據要素×”三年行動計劃，繼續開設數據要素賽道。賽道在延續上屆賽道經驗基礎上，圍繞數據要素流通、融合應用與技術創新，首批推出四大AI應用與模型優化賽題，進一步拓展數據賦能實體經濟的實踐場景。
    
  數據要素賽道以“釋放數據潛力驅動數智創新”為主題，聚焦能源、城市、產業等多領域數據應用轉化，通過構建可信數字空間、優化數據基礎設施，探索數據要素在生產、流通、使用全鏈條中的價值躍升路徑，為數字中國建設提供系統性、協同性創新支撐。
    
  賽道現面向全社會開放，誠邀高校、科研機構、企業及技術開發者，共同探索數據要素價值釋放的新路徑。
    
  賽題方向
    
  01
    
  盲區突圍：模型BadCase極限挑戰賽
    
  聚焦大模型在中文場景下的認知盲區。參賽者需設計高難度客觀題（BadCase），與AI模型進行攻防對抗，挖掘其在知識理解、邏輯推理中的潛在缺陷。（出題單位：北京智譜華章科技有限公司）
    
  賽題詳情
    
  選手交流群
    
  02
    
  中文開源數據集驅動中文大模型智能躍遷挑戰賽
    
  以新開源的CCI3.0-HQ中文數據集為核心，要求參賽者對AquilaDense-7B模型進行數據清洗、知識提取及增量訓練，顯著提升其在CMMLU、CEVAL等中文評估基準的表現。（出題單位：北京智源人工智能研究院）
    
  賽題詳情
    
  選手交流群
    
  03
    
  提升大模型推理與微調效率：vLLM與LlaMa-Factory性能優化挑戰
    
  針對大模型推理與微調效率瓶頸進行技術攻堅。參賽者需在vLLM框架下優化Qwen 2.5-32B等模型的推理速度（目標提升30%以上），并在LlaMa-Factory框架中實現監督微調效率突破。（出題單位：北京白海科技有限公司）
    
  賽題詳情
    
  選手交流群
    
  04
    
  AI賦能數據分析與應用賽
    
  數據作為新型生產要素，是數字經濟發展的核心引擎。本賽題鼓勵參賽者圍繞“新質生產力評價”“省域共同富裕指數”“AI與大模型在統計數據分析中的應用”等十大選題方向，提交學術論文或實證研究報告，推動數據在學術研究、政府決策及產業創新中的深度應用。（出題單位：同方知網）
    
  賽題詳情
    
  選手交流群
    
  報名須知
    
  參賽對象
    
  全球高校、企業、科研團隊及個人開發者，可跨領域組隊（每隊1-5人）。
    
  賽程時間
    
  即日起至2025年3月21日開放報名，4月中旬舉行決賽，第八屆數字中國建設峰會期間舉辦頒獎典禮。
    
  參與方式
    
  登錄大賽官網（www.dcic-china.com）選擇“數據要素賽道”，或掃上文各賽題詳情二維碼，即可報名參賽。加入官方交流群，還有更多驚喜活動等著你。
    
  以數啟智，共創未來!
    
  2025數字中國創新大賽
    
  數據要素賽道
    
  誠邀全球創新力量
    
  共繪數據驅動智能變革的新藍圖！  
    
  https://mp.weixin.qq.com/s/R4k4KCzKguB2TbPlnfUZEw
    

 
    
					
				
    
                        
                        
    
                    
    

                    
    
                        
    
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