在2025年国际大学程序设计竞赛（ICPC）世界总决赛的独立“AI实验赛道”中，AI系统展现出惊人实力。这场汇聚全球103个国家、近3000所大学139支顶尖队伍的赛事，首次将AI纳入官方监督的竞技场，人工智能与人类选手在完全相同的题目和评测标准下展开对决。
OpenAI派出的GPT-5与实验性推理模型组合成为全场焦点。该系统在五小时内完美攻克全部12道题目，若计入人类排名将稳居榜首。其中前11道题由GPT-5独立完成，11道题均实现首次提交即通过评测。面对最具挑战性的问题G时，实验性推理模型在GPT-5陷入困境后接力完成，经过9次提交最终破解难题。该团队特别强调，参赛模型未经过任何ICPC专项训练，完全依靠通用推理能力。
谷歌Gemini 2.5 Deep Think的表现同样亮眼。尽管比赛开始10分钟后才启动系统，仍在五小时内解决10道题目，达到金牌水准。前45分钟内攻克8题，三小时内再解2题，按总用时计算可位列人类队伍第二。对于人类选手集体折戟的问题C，Gemini通过动态规划算法与嵌套三元搜索的组合方案成功破解。该模型假设每个储存库具有优先级值，利用极小化极大定理在凸解空间中快速定位最优解，展现出强大的多步推理能力。
在问题C的较量中，AI与人类形成鲜明对比。这道需要设计管道网络分配液体的题目，要求找到使所有储存库最快填满的配置方案。由于管道状态存在无限可能组合，搜索最优解的难度极高。最终仅圣彼得堡国立大学团队在3次尝试中成功解题，而多数队伍甚至未能提交解决方案。Gemini团队公开的解题思路显示，其解决方案融合了预训练、后训练、新型强化学习等多项技术突破。
值得关注的是，OpenAI参赛团队中多位核心成员具有ICPC参赛背景。接任Ilya的首席科学家Jakub Pachocki便是典型代表，这位前竞赛选手的加入为模型优化提供了独特视角。与一年前推出的o1模型相比，当前推理系统在智能水平、运算速度和成本效益方面均有显著提升，标志着AI在复杂问题处理领域迈出关键一步。
谷歌DeepMind透露，Gemini的训练过程融合了多步推理与并行思维技术。通过强化学习让模型针对编程领域难题进行推理和代码生成，并从结果反馈中持续优化。这种训练方式使系统能够处理现实世界中更具复杂性的工程问题，为AI应用开辟了新路径。
当被问及未来竞赛计划时，OpenAI研究副总裁Jerry Tworek的回应引发行业遐想。他表示ICPC可能成为AI参与竞技的最后一项赛事，转而将研究重心投向更具现实意义的领域。从其最新个人介绍中可见，如何将科学工程技能应用于现实问题解决，已成为这家顶尖实验室的核心探索方向。
