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-# S1 GPUCodeForces FAQ
+# 第一期S1 评测数据集生成挑战赛（GPUCodeForces） FAQ
 
-# 2025/8/26 
+## Q1：数据集主题是否太过宽泛？是否需要增加特定限制条件来帮助参赛者聚焦某一领域下研究？
 
-Q1：数据集主题是否太过宽泛？是否需要增加特定限制条件来帮助参赛者聚焦某一领域下研究？
+## A1：不做限制，看重性能。
 
-A1：不做限制，看重性能。
+**经典计算密集型任务** 
+* _矩阵乘法（GEMM）_
+* _卷积（Convolution）_
+* _快速傅里叶变换（FFT）_
+* _排序（Sorting）_
+* _规约（Reduction）_
+* _扫描（Scan）_
 
-**经典计算密集型任务** _矩阵乘法（GEMM）_
+**图像/视觉处理任务** 
 
-_卷积（Convolution）_
+* _图像滤波（高斯模糊、边缘检测）_
+* _图像变形（Warping）_
+* _光流计算_
 
-_快速傅里叶变换（FFT）_
+**新兴或特定领域任务** 
 
-_排序（Sorting）_
+* _MoE（Mixture of Experts）中的专家路由_
+* _稀疏矩阵运算_
+* _图神经网络中的聚合操作_
 
-_规约（Reduction）_
+**深度学习常见算子** 
 
-_扫描（Scan）_
+* _LayerNorm / BatchNorm_
+* _Softmax / LogSoftmax_
+* _Attention 机制（Self-Attention, Cross-Attention）_
+* _激活函数（如 Swish, GELU）_
+* _损失函数（如 CrossEntropy）_
 
-**图像/视觉处理任务** _图像滤波（高斯模糊、边缘检测）_
+## Q2：JSON文件的格式似乎没有明确规定？如下能有一个直观的输出例子会更好
 
-_图像变形（Warping）_
-
-_光流计算_
-
-**新兴或特定领域任务** _MoE（Mixture of Experts）中的专家路由_
-
-_稀疏矩阵运算_
-
-_图神经网络中的聚合操作_
-
-**深度学习常见算子** _LayerNorm / BatchNorm_
-
-_Softmax / LogSoftmax_
-
-_Attention 机制（Self-Attention, Cross-Attention）_
-
-_激活函数（如 Swish, GELU）_
-
-_损失函数（如 CrossEntropy）_
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-Q2：JSON文件的格式似乎没有明确规定？如下能有一个直观的输出例子会更好
-
-A2：提交可运行目录即可，无需特定格式json。
+## A2：提交可运行目录即可，无需特定格式json，如下：
 
 ```plaintext
 {
@@ -55,26 +47,18 @@ A2：提交可运行目录即可，无需特定格式json。
 }
 ```
 
-Q3：建议补充错误处理和边界情况说明（比如输入为非方阵、极端大小等情况）
-
-A3：若前项评分相同，看加分项的评分。评测反馈交互在PR，当选手提交PR相同的时候作为额外加分项时裁判会根据这些细节进行打分，也会对比赛最后结果有一定的影响。
-
-Q4：评分规则这里明确了评估方面但没有给出具体数值范围，添加一个范围会不会更好？各方面评估是否增加分段会更好（执行时间评估-->0.1s +1分，0.01s+2分...-->最高+5分）？
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-A4：核数量排名优先，同级再看评分。
+## Q3：建议补充错误处理和边界情况说明（比如输入为非方阵、极端大小等情况）
 
-Q5：提供prompt让LLM生成代码，如何确保【同样prompt每次都生成不同的代码】的不确定性带来的代码质量不稳定，从而引发的评分不稳定问题？
+## A3：若前项评分相同，看加分项的评分。评测反馈交互在PR，当选手提交PR相同的时候作为额外加分项时裁判会根据这些细节进行打分，也会对比赛最后结果有一定的影响。
 
-A5：一般不会出现这种问题，评测相对稳定。
+## Q4：评分规则这里明确了评估方面但没有给出具体数值范围，添加一个范围会不会更好？各方面评估是否增加分段会更好（执行时间评估-->0.1s +1分，0.01s+2分...-->最高+5分）？
 
-Q6：参赛者除了提交后能知道评分后，还能有其他方法能够更快地知道评分吗（本地评测模型、评分手册对照）？
+## A4：核数量排名优先，同级再看评分。
 
-A6：评测本身速度就足够快，不用担心这个问题。
+## Q5：提供prompt让LLM生成代码，如何确保【同样prompt每次都生成不同的代码】的不确定性带来的代码质量不稳定，从而引发的评分不稳定问题？
 
-![image.png](https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/res/mxPOG5zZDaNw2nKa/img/c7294652-8334-439b-911e-dfb3ea25145b.png)
+## A5：一般不会出现这种问题，评测相对稳定。
 
-# 改进的地方：
+## Q6：参赛者除了提交后能知道评分后，还能有其他方法能够更快地知道评分吗（本地评测模型、评分手册对照）？
 
-1.  核数量排名脚本
-    
-2.  再出一版参赛说明，详情解释文档内各文件的作用
+## A6：建议直接用给到的算力平台的环境进行验证后再提交，代码托管平台评测本身速度就足够快，不用担心这个问题，后续主办方也会提供实时排名。

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 如需更多信息或格式说明，请查看官方文档或在本仓库提交[想法](https://gitee.com/ccf-ai-infra/GPUCodeForces/issues/new?template=feature.yml)进行讨论。  
-祝你挑战成功，贡献出高质量的 GPU 评测数据集！🚀
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