当前大语言模型上下文能力持续突破长文本理解已成为 AI 落地应用的关键。然而在超长上下文场景下如何实现高质量、高效率、规模化的自动化数据标注仍是制约模型迭代与产业应用的核心难题。如何在有限算力与数据条件下兼顾标注精度、上下文利用效率与系统可扩展性已成为学界与业界共同攻坚的重要方向。诚邀广大开发者、算法工程师与学生基于Qwen3-4B 大模型和FlagScale 大模型开发框架在统一的数据集评测标准下探索长上下文 ICL语境学习与自动化标注的性能极限完成完整方案设计、多数据集推理验证提交代码与技术报告完成开源流程。期待每一位具备技术热情与实践能力的开发者在开放公平的竞技舞台上展现顶尖算法设计与工程实现能力共同推动长上下文大模型数据标注技术革新与生态繁荣赛道三是如何设置的一张图片带你 get点击以下链接参与查看比赛详情https://flagos.net/RaceDetail?id296fmsd8langcnhttps://flagos.net/RaceDetail?id296fmsd8langcn
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