Loading...
AMD AI Academy Challenge представляет собой трёхмесячный developer competition с учебными модулями и практическими mini-challenges. Участник накапливает опыт в model serving, OCR, RAG, MCP, agent frameworks и fine-tuning, собирая решения на AMD GPU. Это длительный конкурс разработки, а не один 48-часовой хакатон.
В OCR-задании приложение распознаёт символы на номерных знаках и дорожных указателях при шуме, бликах и сложном ракурсе. RAG-задание требует отвечать по смешанному корпусу документов, указывать ровно необходимые файлы-источники и отказываться от ответа, если информация отсутствует. Контейнер проверяется автоматически с ограничениями ресурсов и времени.
Из Казахстана можно присоединиться онлайн в любой момент программы; участие только индивидуальное. Доступ к GPU выдаётся через AMD Developer Program SSO, собственное оборудование и оплаченные облачные credits не обязательны. GPU-сессия ограничена тремя часами в сутки; сохранять файлы нужно в persistent storage, путь которого зависит от выданной среды.
XP начисляется за обучение, разработку, полезную активность в сообществе и другие утверждённые действия. Денежные места $2 500, $1 500 и $1 000 получает первая тройка, достигшая Legend; одного количества XP недостаточно, нужен финальный challenge, который откроется в заключительные недели. Новые участники AMD Developer Program могут получить дополнительные onboarding benefits при соблюдении их условий.
Организатор: AMD и lablab.ai
Формат: online. Онлайн, весь мир
Часовой пояс расписания: UTC
18+, worldwide, включая Казахстан; каждый участвует индивидуально. Можно присоединиться после начала и решать новые mini-challenges без обязательного завершения прошлых.
Только индивидуальное участие. Командный leaderboard не используется.
Mini-challenge 1: Get Started with AMD: Связать аккаунты, активировать доступ и завершить introductory tutorial. На этом этапе repository/demo не требуются; прогресс проверяется по AMD activity.
Mini-challenge 2: Optical Character Recognition: Приложение принимает изображение и возвращает распознанные символы. Проверяются license plates, stop/speed signs, advisory plaques и multi-line work-zone warnings при adverse conditions. Нужны ROCm/GPU container и интерфейс по подробной спецификации OCR.
Mini-challenge 3: RAG: Container получает mixed corpus PDF, DOCX, XLSX, CSV, TXT/LOG, PY, PNG/JPG. Один index pass, затем отдельный process per query. app.py пишет JSON answer и exact-set citations; если ответа нет, обе структуры пустые. Нужны parsing, OCR/vision и устойчивость к пустым папкам, неизвестным, зашифрованным и недоступным файлам. 10 вопросов по 20 баллов, без partial credit. Startup с indexing <=10 минут, query <=30 секунд, whole query run <=10 минут, VRAM 1-48 GiB, uncompressed image <=60 GiB. Неверный base image, превышение лимита либо отсутствие GPU дают общий ноль.
Mini-challenges 4-6: Web-scraping agent, multi-agent software engineering и игра с fine-tuning заявлены в программе. Детальные спецификации и финальные условия ещё не опубликованы.
Только индивидуально, возраст 18+. AMD Developer Program account и связанный lablab account обязательны; join lablab Discord.
Позднее присоединение разрешено; завершение прошлых mini-challenges не требуется для новых. Enrollment может требовать одобрения.
Технические mini-challenges сдаются по собственным спецификациям. Для RAG: CLI --index, затем --corpus/--query-id/--query; каждое выполнение создаёт /app/output/<query-id>_output.json с answer и citations.
Ответ RAG содержит значение без пояснений; citations должны быть точным необходимым набором. Верный ответ с лишними/недостающими источниками получает ноль. Нельзя угадывать данные, отсутствующие в доступном corpus.
Применяются container/ROCm/GPU лимиты и base image из detailed challenge. Контейнер остаётся работающим между query calls; не загружайте модель заново в каждом процессе и не заменяйте ROCm torch CUDA-сборкой при установке зависимостей.
GPU notebooks доступны через AMD SSO, максимум 3 часа session time в сутки. Idle session расходует квоту; выключайте после работы. Persistent storage около 25 GB: /persistent для jupyter-hack или /workspace для rgapi-hackathon.
XP обновляется по пятницам за активность до предыдущей среды. Cash awards: первые три Legend, с обязательным финальным challenge; простого достижения большого XP недостаточно.
Общие Terms: оригинальная open-source MIT работа, если спецификация не меняет требование; автор сохраняет права, предоставляя lablab.ai широкую бессрочную неисключительную лицензию опубликованного контента.
Денежная выплата физлицу USD/SWIFT, пакет payout form, W-8BEN, ID и bank verification в течение 90 дней; суммы gross, возможны удержания и комиссии.
Challenge technical correctness and hard gates: вес не опубликован
Verified XP and Legend final challenge: вес не опубликован
Первый участник Legend: 2500 USD. Нужен финальный challenge и достижение Legend.
Второй участник Legend: 1500 USD. По порядку достижения Legend.
Третий участник Legend: 1000 USD. По порядку достижения Legend.
Completion: AMD certificate для успешно завершивших challenge; rank badges/roles и дополнительные credits согласно рангу.
New AMD members: $100 AMD Developer Cloud credits и один месяц DeepLearning.AI Pro, только новым eligible членам программы.
Программа: 1 сентября - 1 декабря 2026
OCR: Открыт 14 сентября
RAG и следующие задания: RAG опубликован; следующие спецификации появляются по программе
Окончание: 2 декабря, 00:00 UTC+5 в интерфейсе deadline; 1 декабря, 19:00 UTC
Регистрация: https://lablab.ai/ai-hackathons/amd-lablab-ai-academy-challenge
Мероприятие: https://lablab.ai/ai-hackathons/amd-lablab-ai-academy-challenge
Правила: https://lablab.ai/terms-of-use
Общие условия участия: https://lablab.ai/terms-of-use
Руководство по сдаче: https://lablab.ai/hackathon-rules