[過去ﾛｸﾞ] 競技プログラミングにハマるプログラマのスレ 222 (1002ﾚｽ)
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842: 04/24(木)20:47 AAS
リンチのチンコの部分
843: 04/24(木)20:48 AAS
GPTerは赦されてるのでなにやっても無駄ですよ
844: 04/24(木)20:48 AAS
>>822
不正は組織的にやってるのか
845: 04/24(木)20:50 AAS
競界隈は学級会で燃やし倒す雑魚界隈ですとか悪評が広まったらなおくんに心労が募っちゃうでしょ
846: 04/24(木)20:51 AAS
インコ自警団戦法定期
同調圧力第一のジャップだからこそ通用するの情けない
847: 04/24(木)20:55 AAS
みんなもGPT使おうな
すでに必須のITスキルやぞ
848: 04/24(木)20:56 AAS
必須なのはそう
Cまで自力で解いてDからプロンプト職人やれ無論バチャの話だが
849: 04/24(木)20:57 AAS
GPTは基本的人権
850: 04/24(木)21:04 AAS
マベマスとかいう暖色嫉妬民
意味が無いのはアルゴ黄色じゃなくてお前の人生だろ
851: 04/24(木)21:05 AAS
マスくんアンチの頭の悪さは異常
852: 04/24(木)21:09 AAS
GPT使えばアルゴ黄色は誰でも行けるけどね←部長はGPT使って黄色どころか青にすらなれてないので偽
853: 04/24(木)21:10 AAS
キミイキを見てインコ同士仲直りしなさい、という放送局からのメッセージ
854: 04/24(木)21:11 AAS
暖色に嫉妬
UTに嫉妬
TKNDKSに嫉妬
↑だいたいのスレ民の行動原理はこれで説明できます(人生のネタバレ)
855: 04/24(木)21:12 AAS
そうはいうが疑義がかかったのはどれも敗色濃厚の提出だけだったろ
ガチでやりゃ秒で黄色いけるわ
856: 04/24(木)21:15 AAS
ネトゲやる前には最低限のネットリテラシーは身につけようね、ってだけの話
857: 04/24(木)21:16 AAS
ratedのみコンテスト前のレーティングで表示を押して順位表を見ろや
393の12位とか15分6完やぞGPTやわいうてAGC2完しとるけど
858: 04/24(木)21:18 AAS
赤がこれ言ってるのマジ
https://x.com/SSRS_cp/status/1915370031036412219
859: 04/24(木)21:31 AAS
AI は競プロの“敵”ではなく“新しい土俵”を提供する装置である。
公平性はルール分化で守れ、教育・産業・競技の三側面で便益が上回る。
よって GPT を武装して競プロに挑むことを奨励すべきである。
860: 04/24(木)21:31 AAS
AI は競プロの“敵”ではなく“新しい土俵”を提供する装置である。
公平性はルール分化で守れ、教育・産業・競技の三側面で便益が上回る。
よって GPT を武装して競プロに挑むことを奨励すべきである。
861(1): 04/24(木)21:33 AAS
競技プログラミングにおいて GPT など生成系 AI の活用を公式に奨励すべきである
? 教育的レバレッジ
まず、生成 AI は参加者の学習効率を飛躍的に高める。OpenAI o3 は Codeforces でレーティング 1800 以上を記録し、人間でいえば上位 7 % の「黄色」水準に達したと報告されている。 このようなモデルが即座に模範コードや境界ケースを提示することで、初級者でも高度な設計思考を短期間で体得できる。離脱率低下と底上げ効果により、コミュニティ全体の技術基盤が底上げされる点は見過ごせない。
? 競技フォーマットと経済圏の拡大
AI 前提部門の新設は大会運営の新たな収益機会を生む。2025 年に創設された International AI-assisted Elite Programming Contest（IAEPC）は、スポンサー企業の出資を受け賞金総額を従来比で大幅に増額した。 AI 時代の人材発掘を狙う企業が集まり、競技人口と賞金プールはともに拡大している。競技の裾野が広がれば、問題作成者やプラットフォーム運営者にも新たな雇用と収益が生まれ、業界全体が活性化する。
? 実務スキルとしての人間×AI 協調
ソフトウェア開発の現場では「AI がコード草案を生成し、人間がレビューして洗練する」ワークフローが急速に標準化している。競技プログラミングは、入力が明確で評価が厳密という特性上、この協調スキルを短いループで鍛えられる最適な訓練場だ。大会で AI を活用することは、参加者に実務直結の市場価値を付与し、企業はスキルの定量評価を容易に得られる。
? 技術革新の加速度的進化
生成 AI は「多試行サンプリング」によって、短時間で多数のアルゴリズム候補を洗い出す。人間が数時間を要する探索を秒単位で遂行できるため、従来は発見が難しかった斬新な解法が浮上しやすい。問題制作者は AI の攻略を想定して出題する必要に迫られ、結果として競技全体の技術水準が一段高い次元へ引き上げられる。
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