错误提交都是要扣分的。
评测系统是不会告诉你为什么错的。
ICPC的问题和常规的编程题是不通的。
11道题在第一次提交时就正确通关，怎么做的？
我们把一个通用的GPT-5模型跟一个专门的推理模型组到一起 ，怎么组的？
G题错了8次，走投无路如何绝地翻盘 ，第9次怎么解决的？
这些经验对于OpenAI是无价的。
唉，没办法，这个B又被OpenAI装到了。
IBM深蓝（Deep Blue）在1997年战胜加里·卡斯帕罗夫 ，是基于大规模并行计算和“暴力穷举”的胜利。
虽然国际象棋的棋盘状态空间巨大，但其规则是固定的，电脑可以通过强大的算力穷尽所有可能的走法来找到最优解 。
谷歌DeepMind的AlphaGo在2016年击败李世石，它通过深度强化学习和神经网络，在围棋的庞大搜索空间中发展出了一种“直觉”或“棋感” 。
然而，它仍是在一个完全可观察、规则固定的游戏框架内进行的。
相比之下，ICPC是一种完全不同的挑战。
它没有固定的规则集，每一道问题都是新颖且开放的，需要选手在五小时内从零开始设计全新的算法和数据结构。
它考验的不仅是计算速度或模式识别，更是创造力、抽象推理和实践工程能力的综合体 。
OpenAI在ICPC上的胜利，代表了人工智能已成功从掌握已知领域的机器，进化为创造性解决未知问题的系统。
在阿塞拜疆巴库举行的2025年ICPC世界总决赛中。
OpenAI的系统在不到五小时的比赛时间内完美地解决了全部12道问题。
如果将其纳入排名，它将位列第一，超越了所有人类参赛队伍。
与此同时，谷歌的Gemini 2.5 Deep Think模型也解决了10道问题，达到了金牌标准，其成绩相当于人类队伍中的第二名 。
在人类选手中，来自俄罗斯圣彼得堡国立大学的队伍表现最为出色，他们成功解决了11道问题，而来自中国的多所顶尖大学，如北京交通大学、清华大学、北京大学和中国科学技术大学的队伍也分别进入了前十名 。
AI进化的太快了。
继两个月前在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）上取得金牌级别的成绩之后。
OpenAI和谷歌Gemini两大巨头在又一个顶级智力竞赛领域实现了跨越式突破。
这不是一家，而是两家的大模型都达到了这个能力。
北Chatgpt，南Gemini。
就拿这次比赛中的C题来说，谷歌的Gemini 2.5就公开了它的解题思路 。
这道题要求设计一个液体分配方案，通过一系列相互连接的管道，以最快的时间填满所有储液罐。难点在于，每个管道都可以部分开启，这导致配置方案有无数种可能 。
对于人类选手来说，这道题的搜索空间是无限的，无法用穷举法解决。
而Gemini 2.5的解法是，它没有去穷举，而是引入了一个叫“优先值”的抽象概念 。
它假设每个储液罐都有一个优先值，然后用一个动态规划算法来找到最优的管道配置。
接着，它通过“嵌套三分搜索”算法来快速找到最优的优先值，从而解决了这个复杂的优化问题。
看到这儿你可能觉得，这有啥可吹的？
恰恰相反，这才是最牛逼的地方。
这说明AI已经具备了抽象推理和创造性解决问题的能力，而不是简单的模式匹配 。
成功的经验固然让人敬佩。
失败的教训更让人心惊。
OpenAI在最难的G题上，也不是一次就搞定，而是经过9次尝试才最终解决 。
这9次失败的尝试，说明它不是一次性完美生成代码，而是在不断地“计算式调试” 。
它每次提交，都从判题系统那儿得到反馈，然后根据反馈去修正自己的错误，迭代精炼 。
这种“从失败中学习并自我修复”的能力，才是真正的划时代突破。
这说明AI已经具备了人类在解决问题时那种试错、反思和改进的元认知能力 。
这个事件不仅仅是一次技术突破，它是一个明确的信号。
人类独自编程历史结束了，
编程这个领域，不管你情愿不情愿，
必然要被AI插一杠子了。
未来的编程不再是孤独的独奏，而是一场人与AI共同创作的二重奏。