导读

这是一场以“创新”为主题的科技竞赛，4 个月里 2800 人参与比拼，五大赛道充分开放 AI 应用场景。95 所 985/211 高校学子齐聚，他们在这里学习、交流、碰撞、成长。在这个瞬息万变的时代，年轻人们正主动积极与前沿科技碰撞，用自己的方式掀起了一场 AI 创新潮流。

12 月 1 日，以“新搜索·新奇点”为主题的第二届百度搜索创新大赛圆满结束，本次大赛共设置五大赛道，题目涉及语义检索、多模态、软硬结合优化等搜索核心业务场景，并鼓励参赛者洞察搜索场景需求，通过 AI 与方法创新解决问题，受到社会各界广泛关注。本文主要介绍了五大赛道冠军及作品情况。

搜索与年轻灵感的双向奔赴

本次大赛历时 4 个月，共吸引了来自 45 个省市及海外城市共 2800 余人报名参赛。参赛者中 81%为高校学生，且超过半数为研究生。 大赛组委会定向收到了 1600 余份简历投递，投递方向以机器/深度学习、AI 产品创新方向为主，专业方向与搜索需求人才的关联度较高。

与此同时，组委会在大赛期间组织了近 20 场线上/线下培训活动，有 5 万多名同学直接参与相关课程学习，赛事资料及课程触达了 100 万开发者群体。赛事活动的举办，为检索及人工智能领域的人才培养和技能强化提供助力，进一步激发学生的积极性和动力。

大赛的参赛者们经过激烈的初赛、复赛、决赛角逐，评审组针对技术含量、创新性、应用价值等维度综合考量，最终有 28 支团队突围获奖。百度集团副总裁、搜索平台负责人肖阳在颁奖典礼上表示：大语言模型的浪潮才刚刚开始，它引发的创新，一定会加速推动搜索引擎的进化。通过搜索创新大赛，我们想把搜索这样一个最大规模的 AI 应用场景充分开放，让更多年轻人的聪明才智和搜索发生碰撞。

1 搜索引擎何以提升用户极致满足？赛道一“搜索答案组织”给出了答案

赛题

如何针对用户 query，利用生成模型组织搜索引擎返回的多条检索结果，生成一个正确、丰富、语义通顺、完全满足用户需求的答案，提升搜索引擎的极致满足？

本赛道共有 719 人报名，共提交了 220 个参赛作品。获得冠军的是来自中国科学院计算技术研究所的学生团队。 该团队通过精细调整 Lora 微调 LLM 方案，精选公开问答数据增强训练，利用大模型蒸馏提升学习效果，并参照 NEFTune 进行噪声嵌入增加模型鲁棒性。这些举措使测试数据结果更符合用户需求。每一个技术选型均给出了合理动机、扎实分析和可信结论，这体现了团队对搜索答案组织问题的深度理解和出色的科研能力。

冠军团队代表李一鸣在接受采访时说到：“‘纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行’，通过这次比赛对于 NLP 领域一知半解的我，在一步步调试优化大模型、一系列的过程中体会到了收获知识、提升技术的喜悦。通过百度搜索创新大赛这样的线下交流展示的机会，不仅能够让我们利用所学的知识，真正去解决一些工业界的现实问题，也帮助我们在未来的职业道路中有更深刻的认知。”

事实上，这也是百度搜索创新大赛举办的初衷。让每一位参赛者都能够在激烈的赛事中认清自身的优势，在赛事的实践与考验中形成属于自己的特色成果，确立未来的发展规划。

2 赛道二聚焦“基于向量交集的 TopK 搜索”，在经典问题中寻求创新

赛题

给定 doc 数据集和 query，求 query 与 doc 全集内各数据的交集个数 TopK。

本赛道共有 549 人报名，共提交了 113 个参赛作品。冠军是一名全职奶爸，武大毕业，暂时离开工作岗位，但是却始终都在关注着行业的发展。 在本次比赛中，他的机评分数和答辩评分均遥遥领先。其方案基于赛题要求，不仅实现了多线程多流并行和 batch 优化，还解决了 GPU 占用低的问题，并提出了高效 bitset 求向量交集数的方案，进一步提升了 GPU 的计算效率。此外，他还创新性提出了基于阈值迭代式求 TopK 方案，通过缩小范围来减少计算量，最后获得了 23 倍的性能提升。

冠军陈曦在接受采访时说到：“最终的性能提升并不是一蹴而就的，而是通过一个个非常小的优化积累得到的。从业内来看，面向工程优化方向的比赛是很少的。百度搜索能够为大家提供这样一个平台，真的非常难得。在 AI 大模型爆发的关键时刻，搜索技术也迎来了革新的转折点。赛题为我们描绘出了搜索技术的发展方向，让我们一起努力共同促进行业繁荣发展。”

参赛只是一种经历，但其中所涉及的一系列问题以及所取得的成果，却是值得铭记的。

3 赛道三“设计一个解决搜索用户需求的 AI 原生应用”，科技创造价值的内在逻辑已逐步显现

赛题

基于参赛者对搜索用户充分的调研，洞察用户在搜索场景的需求，结合 AI 的能力，构建 AI 应用直接有效的解决用户痛点和需求。

本赛道共有 530 人报名，共提交了 83 个参赛作品。冠军团队既有来自南京航天航空大学、中国石油大学等院校学生，也有社会开发者。 从产品经理、NLP 专硕研究生，到原型设计师到前后端工程师，都是一专多能的复合型人才。该团队的作品是“AI 简历助手”，在用户需求的挖掘和理解上表现突出，实现了在招聘场景候选人的全链路需求的满足。同时团队自身具备的较强的执行能力保障了最终呈现的效果，让人眼前一亮。在答辩的过程中充分展示了思考、创新、落地、评估等多角度的成果，得到了评委们的一致好评。

冠军团队代表李柯辰接受采访时说到：“通过此次大赛，我们对于自身未来的职业规划有了更具体的目标与方向。在参赛过程中，我们通过产品调研深入了解了人工智能前沿发展，同时体验了百度灵境平台，使我们对 AI 和 LLM 的实践应用有了更深刻的理解，也使我们对在这一领域的研究和开发工作产生了浓厚的兴趣。未来，我们将继续深入且广泛地学习，希望能在机器学习、数据科学或算法开发这些领域继续深造和成长，也希望有机会能加入百度搜索”。

以选手的思维和技术，迸发新思想，推动科技的创新，不断地更新和改进搜索的方式和技术，以更好地去适应用户以及社会的需求，这是百度搜索创新大赛的命题，更是百度搜索致力探索的方向。

4 赛道四“基于 GPU 的近似最近邻检索算法挑战”，提高搜索算法的效率和准确率

赛题

给定亿级数据集和测试集，参赛者设计自己的近似最近邻检索算法，返回每个 query 与数据集内最相似的 topK 个样本。提供统一的虚拟环境和 benchmark 框架，并以 QPS-recall 作为算法的唯一评估指标。

本赛道共有 273 人报名，共提交了 30 个参赛作品。冠军团队来自杭州电子科技大学知识图谱实验室。 团队成员曾在国内外各大编程比赛中获得过数个奖项，还在数据库国际顶级会议，如 VLDB、NeurIps 中以共同作者的身份发表了数篇向量检索方向的文章。在比赛中，该团队通过流水线技术优化算法，在比赛初期就达到 baseline 1.5 倍的分数，位居排名前列，但他们并没有就此止步。为了坐稳冠军宝座，他们不断探索算法的极限，终于在比赛中后期发现了算法的带宽瓶颈，最后通过模型索引压缩的方式将其性能进一步突破了一倍， 达到了 3 倍 baseline 分数，拿到了本赛道的冠军。

冠军代表接受采访时说到：“比赛是一种经历，经历就有收获。通过此次百度搜索大赛，我们不仅提升了自己的团队协作能力，也锻炼了我们永不放弃的精神。”

当然，这也是百度搜索创新大赛举办的目的之一，为每一位有想法的年轻人提供机会和平台。

5 AI 就可以创作出符合你心境的艺术作品？向赛道五“可控图片生成算法”挑战！

赛题

以文生图任务为核心，基于扩散技术框架，通过训练方式和 prompt 工程等手段优化自己的生成模型。

本赛道共有 390 人报名，共提交了 50 支参赛作品。冠军团队来自北京理工大学，成员主要由两名博士和三名硕士组成。 他们的目标是充分理解用户需求，生成相关性高、美观度高、清晰度高和创新性高的图像。该团队使用了多个方法实现算法：第一是通过大量数据收集、清洗、标注、对齐和增强，去挖掘和爬虫下来自己大规模的数据集，并对百度官方发布数据集进行大规模清洗。在此基础上，进行了多 LORA 模型混合使用，并得到了初步效果。此外，重新使用自身采集数据进行训练，与多 LORA 模型融合。在不断摸索与尝试下，控制变量，细察原因，最后取得了第一名，效果相比于基础模型提升了 5 倍。

冠军代表接受采访时说到：“通过比赛，我们深切感受到团队协作的重要性，通过不断地头脑风暴，才能逐步实现 1+1 大于 2 的效果。同时我们也意识到，尽管现在有很多开源模型可以使用，但思维应该是创新性的，不能止于此。我们应该求真务实、脚踏实地，一步步实现自己的算法，实现自己的目标。变革，无时无刻不在发生。就像本届大赛主题 ‘新搜索 新奇点’，它强调的是搜索技术的不断发展和创新，也代表着人们对于搜索的需求和方式在不断变化。

与优秀 AI 人才一起成就卓越

百度搜索创新大赛，是国内覆盖面最大、影响最广、成果最多、规格最高的搜索专业赛事，被誉为“搜索界的奥林匹克”，但这也不止是一次竞赛。大赛是个起点，我们希望寻找 AI 创新千里马，与年轻人一起拥抱灵感，共赴理想；大赛是个平台，我们希望与跨领域、跨学科的青年人才和创新团队思想碰撞，为技术基因注⼊新的活力。在这个过程中，我们会加强对搜索产品技术的布道，加强对优秀参赛作品的跟踪支持，为创新成果转化拓宽渠道、提供帮助。

AI 创新潮流已经掀起，与优秀人才一起成就卓越，才是大赛的价值所在。

——END——

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