贵大新闻网讯（文字/学生记者 任雪 摄影/学生记者 黎远涛）西校区崇文楼机房内，屏幕微光映着一张张年轻的面庞。11月7日，贵州大学数字标注大赛校级决赛在这里举行。来自计算机科学与技术学院、数学与统计学院、物理学院、大数据与信息工程学院的2023、2024级本科生，在断网封闭的考场里，完成一场离大模型“幕后”很近的竞赛。
提起人工智能、大模型，很多青年的第一印象是酷炫的生成效果、迭代飞快的算法模型，却很少有人留意，支撑起AI能力的，是海量反复打磨、校验、标注的基础数据。这场竞赛，就把这份藏在光环背后的劳动，直接摆在了青年学生面前。
比赛打破学院壁垒，采用跨院混编组队，四人小队分别来自不同理科专业。不同于普通团体赛协同答题，每名选手要独立完成匹配自身专业的试题，个人成绩汇总形成团队总分。试卷之中，六成分数交给实操：文本信息抽取、字段清洗、跨模态图文比对判断等，没有炫酷的代码演示，更多是反复核对、甄别、修正，考验耐心、细心，也考验不同学科看待数据的思维差异。
“现在很多同学仰望大模型的成果，却不知道地基是什么。我们想做的，就是把‘看不见的劳动’带到同学们眼前。”赛事总负责人说，“跨学科混编，就是希望计算机、统计、物理不同背景的年轻人碰撞视角；线下断网实景考核，模拟产业真实工作状态，不只是比拼做题能力，更是把劳动教育、数据伦理揉进真实任务里，让学生亲身体会一份合格的数据，要经过多少道工序。”
两个小时的考场时间，没有激烈的代码对抗，更多是安静地审视与判断。对不少参赛年轻人来说，这是一次认知上的“刷新”。
“平时上课接触更多的是算法理论，总觉得AI的厉害全靠模型。真正上手做标注才发现，如果原始数据本身混乱、矛盾，再强的模型也无从发挥。”参赛学生结束作答后颇有感慨。
学生编辑：王祥懿
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编审：姚作舟
