NVIDIA DGX Spark 全栈 AI 开发黑客松大赛现已开放报名!

倒计时启动!首届中国 NVIDIA DGX Spark 黑客松(Hackathon)将于 3 月 13 日 - 3 月 28 日正式开启报名!本届赛事以“算力破局、AI 落地”为核心导向,依托 NVIDIA 前沿技术生态,聚焦 DGX Spark 平台的全栈开发能力,以代码为刃,以算力为锋,共同探索 DGX Spark 全栈 AI 开发新前沿,解锁大模型落地新可能!


本次大赛面向拥有 NVIDIA DGX Spark 或 NVIDIA GB10 OEM 系统的开发者开放参赛,参赛者可使用自有合规设备参与开发;针对暂无相关设备的开发者,主办方将按活动规则提供远程云节点算力支持,具体以赛前通知为准。


赛事对象


面向全国所有 AI 开发者、技术爱好者、高校师生、企业技术团队,不限行业、不限资历,只要你热爱 AI 开发、勇于挑战创新,均可组队参赛;仅旁听训练营者无报名资质要求,可自由报名参与学习。


组队要求:3 - 5 人/队,可跨单位、跨专业组队,每队需确定 1 名队长,负责团队沟通与作品提交事宜;每人仅可加入一支队伍,严禁重复参赛。


为保障赛事质量与开发效率,本次赛事设置参赛资格审核环节,参赛团队及成员需满足以下基础要求,审核通过后方可正式参赛:

点击下方链接立即报名!名额有限,限量约 80 席(含使用平台远程算力节点与自备合规设备团队),报满即止!


NVIDIA DGX Spark全栈AI开发黑客松大赛邀请信


报名须知:填写完整团队信息完成报名,报名后将进入资格审核阶段,审核通过后将收到官方邮件通知,并被邀请加入赛事专属社群,获取训练营链接、技术资料、赛事通知等相关信息;审核未通过者将收到官方邮件反馈,不占用赛事名额,但是会邀请进入旁听群。


日程安排


报名时间

3 月 13 日 - 3 月 28 日(扫描相关链接完成报名,参赛报名将开启资格审核流程)

审核通知

报名期间将分批完成资格审核,审核通过后将通过官方邮件发送通知,并邀请加入赛事专属交流群,同步获取赛事专属资料;审核未通过者也将收到官方邮件反馈

训练营

3 月 29 日(全程线上直播和回放,错过可随时回顾,确保每一位参赛者都能掌握核心技术要点)

比赛时间

3 月 29 日 - 4 月 9 日(含作品提交,参赛团队可在规定时间内自主研发、打磨作品,官方将提供技术支持)

结果评选

4 月 9 日 - 4 月 12 日(由 NVIDIA 技术专家、行业资深从业者组成评审团,公平、公正、公开开展评审工作)

结果公布

4 月 13 日(官方将通过赛事专属社群、邮件等渠道公布获奖名单,同步发放奖项)


DGX Spark 专属训练营:

从入门到精通,助力高效参赛


为帮助所有参赛者快速掌握 DGX Spark 平台核心能力,打破技术壁垒,本次赛事专门设置专属线上训练营,由 NVIDIA 资深技术专家亲自授课,全程免费开放,内容聚焦实操、贴合赛事,让你从“了解”到“精通”,轻松上手全栈 AI 开发。训练营具体内容如下:


1、赛事规则深度解读:拆解比赛规则、作品要求、评审标准及提交流程,明确创作方向,规避参赛误区,助力高效筹备。

2、DGX Spark 搭建行业 RAG 智能体:详解 RAG 架构核心逻辑与价值,指导借助平台异构计算优势搭建适配多场景的 RAG 智能体,解决大模型“幻觉”问题,掌握文本向量化优化技巧。

3、DGX Spark 部署 TensorRT-LLM:讲解推理优化框架核心原理,教学平台部署方法,针对性解决大模型推理三大痛点,提升推理性能。

4、DGX Spark 智能办公场景实践:讲解平台方案部署与运行实操,掌握部署流程,了解核心技术特点,为参赛作品场景落地提供参考。


训练营期间,将设置互动答疑环节,NVIDIA 技术专家将实时解答参赛者的技术疑问,同时提供赛事专属技术文档、工具包,助力大家快速上手,高效推进作品研发。


诚挚邀请无法参赛的开发者旁听训练营,点击下方链接即可报名,仅旁听无任何资质要求,报名成功即可获取训练营学习权限。


NVIDIA DGX Spark全栈AI开发训练营旁听邀请信


报名须知:填写个人信息完成报名,报名成功后将收到官方邮件确认,同步加入训练营旁听专属社群,获取训练营学习链接与资料(已报名黑客松并审核通过的开发者无需重复报名,将自动获得训练营学习权限)。


若有赛事相关疑问,可在报名后通过官方邮件、赛事专属社群咨询,或联系官方工作人员获取帮助。


诚邀各位组队参赛,共赴这场技术之约,解锁 AI 开发新可能!


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更新时间:2026-03-14

标签:科技   黑客   大赛   赛事   官方   开发者   参赛者   技术   团队   邮件   作品   模型   高效

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