东莞AI训练师竞技场鸣锣，35强争夺五一劳动奖章

 

　　考场内键盘敲击声如疾雨骤落，参赛者刘海峰的汗珠正顺着下巴滴在参赛证上——这道数据标注题要求三分钟内完成200张医疗影像的病灶标注，他指尖在触控屏划出的红线几乎擦出火星。7月12日的东莞职业技术学院考场里，126名AI训练师在90分钟的理论厮杀中展开角逐，硕士博士占比超两成的阵容让监考老师感叹："数据标注审核题的解题速度比往年快了37%，顶尖选手甚至预留了半小时检查时间。"

 

​　　考场实况​

 

　　初赛结束铃响瞬间，组委会成员已抱着密封箱冲进阅卷室。理论题卷宗显示，最难的模型训练应用题融合了东莞真实案例：要求选手设计智能质检系统优化方案，需同步解决虎门服装厂布疵识别与松山湖电子元件检测的双重需求。某通信企业技术总监交卷时透露："最后十五分钟都在验算算法冲突率，这比我们实际项目还严苛。"成绩墙揭榜时引发惊呼——排名第五的选手竟是某中学信息技术教师，其独创的标注归类法被评委圈定为"教学实践典范"。

 

​　　特训现场​

 

　　初赛结束仅三小时，晋级的35强已转战实训中心。在无人机吊装调试区，培训导师当场指出某选手的传感器标定误差："0.5度俯仰角偏差会让物流模型崩盘！"东资人才公司架设的临时服务器群闪烁绿灯，实时生成着选手操作热力图——数据显示，医疗AI赛道的选手更擅长处理影像数据，而工业组选手在时序分析题中普遍领先。曾获省级技术标兵的选手陈立反复调试着机械臂抓取程序，工作服后背被汗水洇出深色地图："决赛实操要连续作战六小时，现在就得练出肌肉记忆。"

 

​　　终极战备​

 

　　市总工会的奖章陈列柜已被移进展厅，五一劳动奖章在射灯下流转金光。组委会透露决赛将设置"黑盒挑战"：选手需在未知数据集上完成端到端模型训练，评分项新增"异常数据处理创意分"。东莞人工智能学院院长巡视赛场时停在标注审核工位前："这些设备价值千万，但最珍贵的是人才——冠军不仅带走奖章，还将直接入选市重点实验室人才库。"随着决赛倒计时牌翻至"4天"，实训中心彻夜不熄的灯火，正照亮东莞迈向AI强市的铿锵足迹。