本章全面介绍了组织人工智能竞赛中涉及的实用方面，包括激励参与的策略、有效的沟通技巧、与领域趋势的对齐、奖项结构、招募机会等。还讨论了社区参与的要点、组织最佳实践和有效传播挑战成果的方法。最后，本章介绍了处理逻辑、成本、所需人力和资源分配等挑战管理和执行的方面。通过研究这些实际问题，读者将获得从构思到完成的人工智能竞赛组织中应用的可行的见解。

Jan, 2024

数据科学研究正在经历一场由技术、互联网和不断增长的计算能力驱动的革命。我们在此提出，需要创造性地利用科学研究和算法开发社区作为强大创新的轴心，通过关键评估、社区实验和集众智等方式，让这些社区参与科学发现探索，从而带来发展新的数据驱动、可复现且经过充分基准测试的算法解决方案，来解决当前感兴趣的基础性和应用性问题。通过协调社区参与高度复杂和大规模数据的分析，可以找到最佳应对这些挑战的鲁棒方法学。当社区参与采用竞赛形式，也被称为挑战赛时，分析方法的验证在本质上得到解决，建立了性能基准。最后，挑战赛促进跨学科开放创新，创建能够直接或间接协作解决重要科学差距的社区。通过共同努力，参与者可以解决诸如健康研究、气候变化和社会公正等各种重要问题。最重要的是，挑战赛可以催化和加速将复杂数据合成知识或可执行信息的过程，应被视为一个产生持久社会和研究贡献的强大工具。

Dec, 2023

人工智能竞赛的生态系统是一个多样化和多方面的领域，其中包括各种平台，每年举办大量的竞赛，以及专门致力于单一竞赛的众多专业网站。本章对该领域的主要服务进行了广泛审查，并阐述了一些促进这些挑战独立托管的替代方法。

Dec, 2023

挑战可以被看作是一种激励参与者解决严肃任务的游戏，竞争组织者必须制定有效的游戏规则，并且这些规则有多个目标，除了使游戏对参与者有趣之外，还可能包括解决现实问题、推进科学或技术领域、进行科学发现和教育公众。本文提供了为挑战创建强大计划的指南。

Jan, 2024

学术挑战是推动现有技术发展、将特定主题和问题置于科学界关注的有效手段，同时也是缩小受限社群在访问和参与塑造研究领域方面的差距的重要方式。本文回顾了过去几年里在机器学习及相关领域内最具影响力的竞赛，并分析了各个学科领域的挑战。对科学挑战的目标、主要成就和未来几年的期望进行了审视。

Dec, 2023

本篇论文探讨了 AI 领域中对少量标准基准的高度评价，指出这种基准的限制并揭示了它们的建构效度问题，从而推动通向灵活且具有普适性 AI 系统的长期目标的进展。

Nov, 2021

人工智能的基准测试至关重要，但过度适应、饱和以及数据集集中化等问题已引起人们的关注。我们提出了一种方法来创建全球基准测试创作和饱和的简化地图，其中包括覆盖计算机视觉和自然语言处理的 3765 个基准测试的数据。我们发现许多基准测试很快趋于饱和，而其他一些则无法得到广泛利用。未来的基准测试应强调多功能性、广度和实用性。

Mar, 2022

2024 年我们将举办第三届人工智能研究论文竞赛，旨在研发能够理解人类日常生活的人工智能技术。本文介绍了竞赛参与者将获得的数据集，并总结了数据处理和学习模型开发中需要考虑的问题。

Mar, 2024

通过分析人工智能会议上发表的论文，我们深入了解了人工智能和机器学习的演变过程，以及研究人员的影响和领导力，得出了一些对于理解和衡量人工智能演化的新见解。

May, 2022

本文介绍了 Allen AI 科学挑战赛及其在人工智能系统接近人类智能方面的结果与收获。

Apr, 2016