2025-09-19 18:22
前言：
ICPC编程，曾经是我们所有人引以为傲的地方，即便是AI又能怎样？不依旧是人类编程打造的？
可是慢慢的大家也发现了有些不对，从柯洁在围棋上失败开始，大家就开始担心某天人类被AI统治。
但毕竟我们还有着自己的最后一丝尊严，那就是编程上的成功，可是现如今人类在这一领域一样输给了AI。
AI大获全胜
2025 年 9 月 18 号凌晨，编程圈炸了个大新闻，OpenAI 和谷歌的 AI 模型，直接闯进了全球最牛的大学编程竞赛 ICPC，还拿了金牌级成绩，把不少人类学霸团队都比下去了。
这事儿可不是小打小闹，要知道 ICPC 可是有编程界 “世界杯” 的名头，每年近 3000 所大学、103 个国家的人参赛，比的就是谁能在 5 小时内解出 12 道超复杂算法题，解题对不对、快不快都算分，含金量高得吓人。
先说 OpenAI，这次直接拿了满分，12 道题全答对了。
更厉害的是，11 道题一次性就做对，就最难的那道题，提交 9 次也成功了。要是跟人类团队比，它能排第一。
关键是 OpenAI 没专门为 ICPC 训练模型，就靠通用推理模型组合上阵，GPT-5 负责解了 11 道题，最难的那道是另一个实验性推理模型搞定的，还负责筛选要提交的方案，这通用性是真强。
再看谷歌，它家 Gemini 2.5 Deep Think 高级版本也不差，拿了金牌级别表现，解出 10 道题，跟人类比能排第二。
不过它比人类晚 10 分钟开始，总共花了 677 分钟才做完。有意思的是，其中 8 道题 45 分钟就搞定了，但另外 2 道题足足花了 3 小时，还有 3 道题的解题时间比人类快。
更绝的是，有道叫 “问题 C” 的难题，所有人类团队都卡壳了，它半小时就解出来了。
这道题是让设计管道网络给储液罐送液体，管道能开能关还能调开度，配置无限多，找最优解特别难。
未来发展
这事儿对软件开发影响也大，要是把 AI 和人类的最佳解决方案结合，这次 12 道题都能彻底解对。AI 能提供独特思路，帮人类专家补短板。
而且 ICPC 的题需要理解复杂问题、设计多步骤逻辑计划并完美实施，这和新药研发、微芯片设计等科学工程领域需要的技能一样，说明 AI 在抽象推理上的能力，未来能在更多领域发挥作用。
OpenAI 的研究人员也说，他们用同一组模型参加 IMO 和 IOI（国际信息学奥林匹克竞赛），就是想展示模型的性能和通用性。
ICPC 全球执行董事 Bill Poucher 博士也说，ICPC 一直想在解题上设最高标准，Gemini 这次的成绩，标志着到了定义下一代 AI 工具和学术标准的关键时候。
从 IMO 到 ICPC，OpenAI 和谷歌的模型在难的数学、推理题上的潜力越来越明显。
这些突破证明，大模型在解决抽象推理问题上进步巨大，以后和人类专家配合，肯定能解决更复杂的难题。
AI 和人类不是非此即彼，而是能互相成就，这可能就是未来科技发展的大方向。
中国大学成绩喜人
说完 AI，再看人类团队。这次 139 支队伍里，就 4 支拿了金牌，分别是圣彼得堡国立大学、东京大学、北京交通大学和清华大学。
其中圣彼得堡国立大学最厉害，解出 11 道题，总用时 1478 分钟，提交 21 次对了 11 次；东京大学和解出 10 道题，用时 1116 分钟，提交 11 次对 10 次。
咱们国内的北京交通大学也解出 10 道题，用时 1425 分钟，提交 18 次对 10 次，是国内第一。
清华大学解出 9 道题，用时 865 分钟，提交 15 次对 9 次。
能在这么多队伍里冲金，这些人类学霸的实力也没得说。其实这不是 AI 第一次在顶尖竞赛出彩了，两个月前，OpenAI 的推理系统和谷歌的 Gemini 2.5 Deep Think 就在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）上证明过自己。
这次 ICPC 的表现，更能看出大模型的厉害。
谷歌说 Gemini 能有这成绩，靠的是预训练、训练后、强化学习技术、多步骤推理和平行思维这些技术创新。
比如强化学习时，会训练 Gemini 给编程难题推理、写代码，从反馈里改进；解决问题时，多个 Gemini Agent 会各自提方案，执行代码测试后再迭代，效率很高。
而且谷歌内部研究显示，Gemini 2.5 Deep Think 高级版本在 2023 和 2024 年的 ICPC 总决赛也能拿金牌，水平不亚于全球前 20 名竞技开发者。
结语：
虽然此次人类在编程领域输给了AI，可是毕竟人类在很多事情上还是领先AI，在常规的推理上确实AI很强。
不过在抽象些的领域中，AI依旧是落后人类太多，未来如果有这AI配合，我们发展起来必然会更加快捷。