Aalto 博士生 Yue Fang 用 AI 智能体赢得 Nordic AI Cup 冠军

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Aalto 大学博士生 Yue Fang 先赢下芬兰全国 AI 黑客松，随后在 2026 年 10 月于雷克雅未克举行的 Nordic AI Cup 决赛中夺冠。决赛为 24 小时单一任务 Robot Robbers，他控制五台机器人收集现金袋并躲避七名追捕者，方案结合路径规划器与多智能体强化学习。

他独自参赛，借助多个 AI 编程智能体并行实验，但强调人类判断与结果核查仍不可替代。

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作者 / 来源：Aalto · Games and Gamification · 原文时间未提供

原作者信息要点

文章发布于2026年2月11日。阿尔托大学（Aalto University）博士生Yue Fang先赢得芬兰全国AI黑客松，随后在2026年10月于雷克雅未克举行的Nordic AI Cup决赛中夺冠。

决赛为24小时赛制，任务名为Robot Robbers：控制五台机器人收集现金袋并送至投放点，同时躲避七名被称为“scrooges”的追捕者。多袋同时送达有额外奖励，但携带袋数越多机器人越慢、越易被抓；空载被抓住不扣分且获得临时免疫，因此空机器人可作诱饵。

Yue Fang的最终方案结合了负责路线与机器人角色的规划器，以及决定何时遵循规划器、何时偏离的多智能体强化学习。他表示最难的部分是让改进在陌生地图上稳定生效。

他独自参赛，对手为多人团队。比赛中他同时使用多个AI编程智能体探索不同方向，负责分配任务、协调实验、核查结果并决定保留哪些方案；智能体可通宵运行，但结果仍需人工审查。

决赛开局因网络问题损失约两小时。他让AI智能体通宵运行实验并提交验证测试，自己睡觉；赛后活动统计显示他“只睡了五十多分钟”，实际是系统活动被计入。

芬兰全国赛约持续四天，涵盖生存模拟器、无人机视频目标检测、医疗对话理解三个任务。他表示计算机视觉是其相对陌生的领域，投入大量时间但结果低于预期；强化学习与语音语言任务因本科以来的编程、机器学习等背景而较易上手。

其本人研究为凝聚态系统中的量子几何现象，涉及实验与理论，并在日常研究中用AI智能体自动化实验流程。他认为黑客松与科研共通的工作习惯包括理解系统、提出假设、设计测试、判断证据。

团队名“Hannah Family”来自他八个月大的萨摩耶犬Hannah，在塔林获得。

在Nordic AI Meet上，他听到冰岛总统Halla Tómasdóttir演讲，认为政府需在推进AI的同时把握方向，年轻人应更有雄心和理想，并表示更多像她这样的女性领导者会让世界更好。

他提到与Nordic AI Cup组织方Ambolt AI首席执行官Andreas Berre Eriksen游览冰岛时的交谈，使其更认真考虑未来创业，希望参与建设北欧AI产业，并尤其愿意在芬兰做有意义的事。他感谢组织方、北欧合作伙伴以及阿尔托大学提供的计算资源。

本站整理与观察

本站观察：材料将夺冠策略同时归于AI智能体、强化学习与人类判断，其中“人类判断关键”是受访者自述，并非可独立验证的赛事结论。

本站观察：材料未提供决赛参赛队伍数量、具体得分、对手配置或评测地图细节，因此无法评估其胜利幅度或方案相对优势。

本站观察：文中“活动统计显示睡眠五十多分钟”是受访者转述的系统活动记录，材料未给出统计来源或截图，宜视为轶事而非客观睡眠数据。

本站观察：创业意向属于受访者未来设想，材料未显示已有公司、产品、融资或合作安排。

材料为单一来源的访谈整理，未包含赛事官方规则全文、成绩榜单、参赛规模或第三方核实；文中日期、人名、机构名与产品名均依原文，未补充外部事实。关于AI智能体实际贡献比例、比赛公平性与技术细节的判断缺乏独立证据。