先来吐槽下节目名字，程序员这个职业就基本和天才不会有啥关系。

去年偶然参加了 ATEC 组织的另外一个比赛（非综艺赛），可以说是体验最差的比赛之一了，让我真切地体验了被烧成灰是什么感觉。（不过奖金发得是最快的，这个还是要赞一下。）

回头看这个节目，有很多感触。

1.组队

一般来说比赛的目的是选出能力最好的团队，最好的团队给出最佳的解决方案。 一般的比赛 1-3 人组队都可以，但是 ATEC 的比赛固定了组队人数。节目中的比赛不光组队人数是固定的，就连组员都是无法选择的。而且把 搞安全 和 搞算法的人放到一起，似乎也没有产生足够的互动，有点为了组队而组队。

大家可能都体验过一个好的团队会有 1+1>2 的效果，磨合好的团队的战力大于组员独立战力的总和。 但是比赛的随机组队完全无法达到这个效果，甚至可以说就是为了破坏这种效果。最终胜利的团队也几乎是凭某个人的一人之力。我只能说这个和现实中的合作差太远了。

2.赛前题目保密

一般来说码农会有自己擅长的和不擅长的领域，题目不公开会导致，参赛选手不一定合适这个题目，擅长这个题目的选手反而错过比赛。节目中选手也很多次提到了题目并不是擅长的方向，虽说某些情况下广泛的涉猎是有好处的，但是让口腔科医生去内科给病人看病真的是合适的吗？

或者，只是因为，鱿鱼游戏 那种 揭开游戏题目的瞬间 更有戏剧性，更能吸引眼球。

我参加的比赛报名时能看到初赛题目，但是决赛题目保密。这点给后面埋下了巨大的坑。

3. 奖金

节目中的比赛规则是第一的团队拿到全部奖金，其他队一分钱都没有。有没有也很像鱿鱼游戏？

由于技术类比赛的特点 和 benchmark 的随机性，其实更常见的奖金分配是前几名按照比例分配。

我参加的比赛虽然好一点，有很多小奖，但是依然是第一名拿到大部分的奖金。

ATEC 的这种与众不同的分配规则，可能也是为了节目的需要。

4.比赛时间限制

ctf 是 最适合 两三天短期比赛 这种模式的。但是对于机器学习类的比赛两三天的时间可能不太够。

从节目中我们可以看到，多数镜头都和 ctf 相关。不清楚节目中算法题目的情况。但是我参加的比赛，决赛三天中合作的算法队只成功提交了六次，其中一次还是原封不动的 baseline 镜像，过短的比赛时间让选手并不能很好的发挥。当然可能观众也不会喜欢看长时间的无聊调试和模型训练。

5. 比赛题目（和节目无关）

我对安全和算法都不太了解。这里只聊下我参加的那个比赛的题目。

初赛的几个题目都是看上去很大很吓人，但是实际做起来发现都有机巧可以利用，本来以为官方会对作弊行为做一些规定，但实际上并没有，这就导致我和队友们初赛玩的那个赛道的排行榜最后一天分数开始逆天，分数或者排名已经和技术能力完全无关了，只取决于你胆子大到什么程度。

最后的分数是由排名分数和答辩分数共同决定。这里不得不吐槽下答辩。答辩中的一项是给团队成员打分，队长3分两个队员个1分，我从来没见过如此恶心的规则。因为这个规则暗示，团队一定要有个队长，默认队长的能力和贡献都强于队员。这个规则就十分不适用于我们队这种组员完全平等的团队。不知道是不是因为阿里（蚂蚁）内部的官僚气氛，让官方队这种不妥没有丝毫的察觉。

决赛题目公布前，要在初赛组队的基础上，再次两两组队。由于猜测决赛可能包括性能和算法两部分，所以专攻性能和专攻算法的团队开始组队。从结果看，这一步是关键，即使是团队能力再牛逼，也要在运气面前低头。

但是算法团队和性能团队的比例严重不符，一时间算法团队身价倍增，没有找到 算法团队 的 性能团队 就基本可以说无缘奖金了。

再来说下比赛提交，比赛提交的方式是把 docker image 打包成 未压缩的 tar 提交，所以即使只变动了一行代码，也要提交几百M 甚至几个 G 的文件。不清楚官方是基于什么考虑，采用了这种最不友好的提交方式。

6.总结

节目的效果、节目的戏剧性 和 技术本身是冲突的。如果有同学因为这个节目转码，他可能就要大失所望了。

个人觉得，技术的关键点是分析思考，短时间的赛制并不能给选手足够的时间思考 和 试错。同时一个人的思考过程也很难呈现再观众面前，更别提能给观众的启发。

节目展现得最好的大概就是比赛的紧张刺激感，这却和码农的日常相反。