当马来西亚英迪国际大学的Low Yu Xuan和Chon Feng Qi为2026年国际人工智能奥林匹克竞赛（IOAI）做准备时，他们很快意识到，需要掌握的大部分知识根本无法从剑桥A Level的复习笔记中找到。这意味着，他们必须走上一条艰难的自学之路。
组建四人代表团，远赴哈萨克斯坦参赛
马来西亚此次派出了四人学生代表团，成员包括Lee Yan Zee、Low Yu Xuan、Chon Feng Qi和Tan Zen Ee。他们共同参加了在哈萨克斯坦首都阿斯塔纳举行的2026年国际人工智能奥林匹克竞赛。其中，来自槟城英迪国际学院的Low和Chon表现尤为突出，两人最终都代表马来西亚站上了国际赛场，并分别摘得个人铜牌。
2026年8月2日至8日举行的IOAI，汇集了来自全球108个国家和地区的400多名年轻参赛者，竞争异常激烈。Low和Chon作为马来西亚四人代表团的一员，与另外两名队友Lee Yan Zee和Tan Zen Ee并肩作战，共同迎接这一国际顶级人工智能赛事的挑战。
Chon Feng Qi：两年业余自学，从零搭建AI知识体系
对于Chon来说，能够走到这一阶段，源于他在正式学业之外大约两年的AI学习积累。
“基本上，IOAI的教学大纲内容在剑桥A Level考试中完全没有涉及，所以我必须利用业余时间从零开始学习几乎所有内容，”他说道。
他先从在线课程和教程入手，随后通过Kaggle等平台进行大量实践。然而，他的A Level学业仍需优先处理，而亚太回合的比赛恰好安排在他考试结束一周后举行，这使得他的学习节奏尤为紧张和具有挑战性。
Chon的策略是：先集中精力完成A Level考试，然后利用剩余时间全力准备AI。即便付出了这些努力，他也没想到自己能够晋级国际回合。
一旦确认晋级，他的备战方法就发生了改变。由于没有足够的时间深入学习AI的每一个部分，他转而专注于那些能在比赛条件下帮助他发挥的策略和技巧。回顾过去，他坦言自己只是“略知皮毛”，还有很多内容想要进一步探索。
Low Yu Xuan：两三个月短程冲刺，靠“upsolving”攻克陌生题目
与Chon相比，Low的准备时间更短，大约只有两到三个月，而且他自己的A Level考试同样需要优先应对。因此，他大部分的集中准备工作直到考试结束后才真正开始。
他通过在线资源、教程和题目进行学习，其中包括“upsolving”——即在第一次尝试后重新审视题目，以更深入地理解解题方法。这一过程帮助他更加从容地应对陌生题目，而在阿斯塔纳的赛场上，这种能力被证明至关重要。
在IOAI，参赛者们需要应对编程挑战、新型题目以及严格的时间限制。Low遇到了一道涉及他从未处理过的AI方法的难题，于是他开始寻找类似题目中可能通用的技巧。
“遇到不熟悉的问题时，我的第一反应是回想同一领域内是否有类似的问题，其解题技巧或许可以借鉴，”他说。
“我会先构建一个基础解法以稳拿分数，然后再尝试各种思路并制定完整的方案来彻底解决问题。”
Chon Feng Qi：设定调试时间上限，学会取舍
Chon在比赛中面临着不同的问题。他能够看到可能的解题方向，但让代码运行起来却耗时太长。为了不让单一任务占用过多比赛时间，他为调试时间设定了上限，一旦超时便会转向其他题目。
“我会调试一段时间，但会严格限制时间。如果花费了规定时间代码仍无法运行，我就会跳过并继续做下一题，”他说。
“在我完成其他任务或对它有了更好的想法后，我会再回来解决它。”
他们的处理方式各不相同，但都必须在压力下做出决策。比赛不仅需要技术知识，还意味着要判断何时坚持、何时尝试另一种方法，以及何时暂时搁置问题以避免浪费宝贵时间。
铜牌背后：为国家取得实质性成绩是最好的感觉
2026年在哈萨克斯坦阿斯塔纳举行的国际人工智能奥林匹克竞赛中的马来西亚代表队，该赛事汇集了来自108个国家和地区的400多名年轻参赛者。
当成绩公布时，Low表示获得铜牌具有特殊意义，因为他代表马来西亚参赛。
“获得铜牌时我感到很兴奋。为国家取得实质性成绩是最好的感觉，”他说。
Chon对结果则没那么确定。他的分数接近奖牌线，等待成绩时他感到很紧张。当他的铜牌成绩确认后，他将功劳归于父母和教练在整个过程中的支持。
这种经验也不局限于比赛场馆。Chon原以为IOAI全程会非常紧张且高度专业，但发现来自不同国家的学生们乐于交流想法、讨论方法，并在体验另一种文化的同时建立友谊。
回到家乡：继续巩固所学，规划未来
回到家乡后，两名学生都在巩固他们在阿斯塔纳所学到的知识。Chon希望加深对人工智能理论的理解并参与实际项目，而Low则计划继续应用他的编程技能，并最终帮助培训其他学生。
他们的经历证明，即使起点有限、资源不足，只要拥有明确的目标、持续的自学能力和灵活的应试策略，依然可以在国际舞台上为国家和自己赢得荣誉。
