一、简单科普
首先这种大模型争霸赛一般由学术界、企业界和政府共同组织，旨在通过竞赛的方式促进大规模深度学习模型的研究和发展，推动人工智能技术的进步和应用。这些比赛一般会提供大量的数据集和计算资源，吸引了众多的研究者和企业参与。
比赛中，参赛者需要使用最先进的深度学习技术，通过不断的迭代和优化，训练出尽可能高效、准确的深度学习模型。这些模型可以被应用于多个领域，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
二、赛事案例
1、CLUE大型预训练语言理解评测
该评测旨在评估预训练语言模型在多种任务上的表现，如情感分析、文本分类、命名实体识别等。该评测已经成为国内自然语言处理领域的重要评测之一。参与该评测的企业和研究机构包括百度、阿里巴巴、华为、腾讯、清华大学等。
2、CVPR全球人脸识别大赛
该比赛是计算机视觉领域的重要比赛之一，旨在评估人脸识别技术在多种场景下的表现。该比赛已经连续多年在国际上占据着重要的地位。参赛的企业和研究机构包括旷视、华为、阿里巴巴、百度、中科院自动化所等。
3、KDDCup数据挖掘竞赛
该比赛是国际上历史最悠久的数据挖掘竞赛之一，每年都会有大量的数据挖掘任务提供给参赛者。该比赛涉及的领域比较广泛，包括金融、医疗、电商等多个领域。参赛的企业和研究机构包括腾讯、百度、华为、中科院计算所等。
4、NAS-竞赛
该比赛旨在评估自动化神经网络搜索技术在多个任务上的表现，参赛者需要设计出一种高效的搜索算法，以快速找到适合某项任务的神经网络结构。该比赛涉及的领域包括计算机视觉、自然语言处理等。参赛的企业和研究机构包括华为、阿里巴巴、清华大学、中科院自动化所等。
三、问题和挑战
首先，这些比赛需要大量的计算资源和数据集，这对于个人或小型团队来说是不可承受的。其次，大模型争霸赛也存在一定的评估标准和评价指标的问题，需要确保评价标准的公正和客观性。
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