CAICP，E/J/S，这3级的难度有什么区别？
基础级E · 入门级J · 进阶级S
三个级别的考试形式完全一样。第一轮90分钟，16道选择加10道判断，满分100；第二轮120分钟，客观题之外加两道编程题，满分150。分数线也一样，第一轮85分壹等，第二轮110分壹等。题量、时长、分数线，一分不差。
差别全在大纲里。
三个级别层层包含
大纲写得直白：入门级的考察内容涵盖基础级的所有内容，进阶级的考察内容涵盖入门级的所有内容。每个级别内部，第二轮又涵盖第一轮的全部。
报进阶级，等于把基础级和入门级的东西一起考了。
报名不看年级，也不要求从基础级往上一级级考。手册原话是"没有学龄段的强制要求及限制"，对着大纲挑一个够得着的级别就行。
Python：E级到函数为止，S级要上手四个数据分析库
| 级别 | 这一级新增的Python内容 |
| 基础级E | 变量、数据类型与类型转换、算术与逻辑运算、if-elif-else、for-in循环、列表、字符串。第二轮加函数的定义和调用，abs()、round()、sorted()这些内置函数，以及枚举和二分查找 |
| 入门级J | 函数封装与代码复用、进制转换、简单递归、二维列表。第二轮加math、random、os三个标准模块，元组、字典、集合，四种排序算法和深度优先、广度优先搜索 |
| 进阶级S | 列表推导式、lambda配合map、reduce、filter，类和对象。第二轮加NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn四个数据科学常用库，以及jieba这类第三方库 |
2026版大纲新加了一张四级能力表，掌握是写得出，熟悉是看得懂，理解和知道都是给了提示才行。理由是氛围编程（Vibe Coding，借助AI写代码）已成常态，对语法记忆的考察降低了。像上面那几种排序和搜索算法，大纲的措辞是"能在文档提示的帮助下，理解"，不要求默写。
2025年春夏季入门级第二轮的两道编程题，一道按n名学生三科作业总耗时排序输出排名，一道求气温连续超过阈值的最长天数。用循环、列表和排序就能写完，不涉及复杂算法。
数学：从平均数到求导
| 级别 | 这一级新增的数学基础 |
| 基础级E | 总数、平均数、最大值、最小值、占比，数据的大小比较和排序。第二轮加一元一次方程、三段论逻辑、在与或非命题里找矛盾 |
| 入门级J | 二维笛卡尔坐标系、向量的意义与距离计算、众数与中位数。第二轮加独立随机事件与古典概型、向量的加减与内积、集合与韦恩图 |
| 进阶级S | 一元二次方程、均匀、二项式、正态三种数据分布、误差评估方法MAE和MSE（衡量模型预测偏了多少）。第二轮加最小二乘法、最大似然估计、贝叶斯定理、极限和导数、梯度下降，以及按给定规则算矩阵加法、卷积、Sigmoid、ReLU |
E级到J级，加的是坐标系、向量、概率和集合，从初二到高一都有。J级到S级，导数在高中选修课本里，最大似然估计和矩阵运算，中学课本里根本没有。三级之间，这一段的跨度最大。
AI知识：E级认得出AI就够，S级要讲清模型怎么看图
| 级别 | 这一级新增的人工智能知识 |
| 基础级E | 能区分生活里哪些工具是人工智能、哪些不是，认得出语音识别、图像识别、推荐算法，知道人工智能会认错、会有偏见。第二轮加语音识别和图像识别的基本流程 |
| 入门级J | 符号主义、联结主义、行为主义三大学派，数据、算法、算力三要素，人工智能简史的里程碑事件，各类伦理问题的成因。第二轮加监督、非监督、半监督、强化四种学习范式，从问题定义到模型部署的六步流程，训练集、验证集、测试集的分工 |
| 进阶级S | 线性回归、KNN、SVM、K-means、决策树、多层感知机，准确率和混淆矩阵，Transformer架构、世界模型这些近年热点。第二轮加神经网络的层结构，数据清洗、标准化、归一化、One-hot、词嵌入、数据增强，超参数调整，GPU和NPU、CUDA和CANN |
进阶级第二轮里，卷积神经网络那条写得很具体：理解卷积层、池化层、全连接层，能分析卷积神经网络的结构，解释卷积层怎么提取图像特征。
级别不同，出口也不同
三个级别的第一轮都一样：考到60分（荣誉提名）就进同级别的第二轮，这个资格永久保留，这一场考到，下一场直接报第二轮还算数。
往上就分开了。基础级第二轮考完，链条到此为止，想继续要重新报入门级或进阶级。入门级第二轮拿一等，能收到CAICP冬令营的邀请。进阶级第二轮拿一等或二等，除了冬令营，还会被推荐参加下一年的NOAI省选。
