前两天刷朋友圈，看到学弟晒了张金砖国家技能大赛的获奖证书，上面赫然写着”人工智能领域一等奖”。我盯着那张红彤彤的证书发了半天呆，突然想起去年这个时候，我也在纠结要不要报名参加AI比赛。说实话，当时我对这类比赛的含金量挺怀疑的——不就是写个算法跑个分吗？能有多大用处？
直到亲眼见证室友靠着某个AI比赛的经历，硬是从机械专业成功转行到算法岗，我才意识到自己可能想得太简单了。那家伙原本连Python都写不利索，为了准备比赛硬是啃完了三本深度学习教材，最后在项目里实现了一个特别巧妙的图像识别方案。
更让我惊讶的是，他面试时面试官对那个比赛项目的兴趣，远远超过了他的专业课程成绩。有个技术总监甚至直接说：”能在实战中解决这种规模的问题，比考满分更有说服力。”
现在想想，AI比赛的含金量还真不是那张纸那么简单。就拿我了解的几个知名赛事来说，获奖团队往往要处理真实场景下的数据，解决的都是企业在实际业务中遇到的难题。这跟在学校里做作业完全是两码事。
我认识的一个学姐参加某个工业AI大赛，光是数据清洗就花了整整两周。她说那段时间每天都在跟脏数据较劲，但正是这个过程让她对特征工程有了全新的认识。现在她在字节跳动做推荐算法，还经常用那段经历来指导新人。
跟几个做技术面试的朋友聊过之后，我发现他们看待AI比赛获奖者的角度特别实际：
有个资深HR说得更直接：”现在AI岗位的简历，十个里有八个写着’精通机器学习’。但真正做过项目、踩过坑的，聊五分钟就能看出来。”
当然，也不是说拿了奖就万事大吉。我见过一些同学把比赛当应试，照着往届冠军的方案修修改改，虽然名次不错，但面试时一问细节就露馅。这种”刷比赛”的行为，在懂行的面试官面前反而会减分。
真正有价值的，是那个绞尽脑汁调参的深夜，是为了优化0.1%准确率翻阅的每一篇论文，是和小伙伴为了某个模型选择争得面红耳赤的瞬间。这些经历塑造的能力，才是AI比赛最实在的含金量。
所以现在有人问我该不该参加AI技能大赛，我都会说：去吧，但别只盯着奖项。把每次比赛当成一次深度实训，收获的可能会远超你的预期。就像我那个转行成功的室友常说的：”那段备赛经历，比我上过的所有AI课程加起来都管用。”
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准备去试试，别只看名次，把过程当练手就行。