其实没有新的信号，就是下一个人类智力的高地被算力攻克，又失守了。
算法竞赛平胸而论有几个方面的特征：
第一：比起真正的做学问更像密室逃脱。做学问没人知道答案，但算法竞赛或者至少传统的算法竞赛出题人肯定知道答案。出来的题本质上都是可解的，只是人力撸不完或者5小时十几道的情况下防AK题没有优先级而已。
第二：大号围棋。算法竞赛和围棋相似的一点是，原本靠智力的启发式搜索被算力直接碾压了。只是算法竞赛的“落子”比较复杂，需要写代码编译通过；评估“死活”也比较复杂，需要另一个裁判AI生成测试数据，编译运行程序，检查结果。而思考的部分靠枚举都能力大砖飞，强于人脑训练形成的 pattern。
第三：某种意义上类似 AI 打星际不锁 APM，以现在的规则用 AI 直接和人类比较并不公平。AI 和人打星际如果不锁 APM 都不需要战术，直接甩枪兵跳追猎，人类选手谁来都被操作死了。竞赛也是一个道理：人类选手三个人只有一台机器，同一时间只有一个人能编码，其他人只能看打印出来的代码，手算 debug。而 AI 可以并行，其实是不公平的。如果 AI 用来运行程序的黑盒是单线程，代码录入速度限制成10秒一行，我相信AI取得不了这样的成绩。AI裁判生成测试数据的思路从根上就塌了。同时如果给人类顶级选手三个人三台电脑，我相信人类顶级选手也能多几队AK，因为对三个大佬的强队来说前两小时的瓶颈真是电脑不够……
当然AI开发者也会迭代，也没尽全力训练，加上禁制也只能延缓AI的脚步，就像是AI打星际锁了APM，限制最多三线操作，练出来的AI还是很强一样。
而这个事的启示是，不要过分执着于具体的术，术只是个载体，真正追求的是“智慧”，或者玄一点，叫道。以宫本武藏的理论来说，剑术是小兵法，行军打仗是大兵法。剑术再好你不可能开无双砍一个军队，但很多在剑术里头琢磨出来的方法可以迁移到行军打仗，从小兵法上升到大兵法。比如说如何试探，如何博弈，心态保持稳定等等。同理，刷题不是让你沉迷密室逃脱，活在互相膜拜的梦里。而是教给你如何在一个领域摸清基础知识点（刷分类），把知识点集成起来（做比赛，刷版），保证执行，在社区寻找支持和有用的信息，结识大佬，抗住压力达成目标等等。把做题上升到通用的解决问题的智慧，就能迁移到真正有意义的问题上。这就是竞赛失守后训练的意义。