本次大赛分为邀请赛、正式赛及现场颁奖交流分享三个阶段，通过汇集国内一线音视频项目的真实痛点，鼓励行业顶尖技术人才参与竞技，助力产出 Top 级的音视频算法方案，促进AI音视频行业多方共赢。

本次大赛共设6道赛题，邀请赛设置音频、推荐、NLP三大赛道，正式赛则聚焦元宇宙下图像、推荐、三维视觉三个方向，继续面向全社会及高等院校、科研单位、互联网企业等，为全球的算法精英们提供大量真实、高价值的脱敏数据，为他们提供彼此竞争、相互激发的场景，提供了一个展示、交流、切磋、学习的平台。

自由视角使用深度学习技术实现面向现实场景的三维重建，并根据需求生成所需视角的画面。本赛道提供了92个相机协同采集的高清图像和对应相机的内外参数，打造了一个多视角生成任务。

设法提高用户观看体验，是芒果TV平台的核心技术挑战之一，我们不断为此而努力！及时发现用户的兴趣和调整内容展示对于实现这一目标非常重要，在给定用户观影历史和上下文的行为的条件下，进行序列预测是一项非常重要且困难的推荐任务，本赛题将以此为背景，希望选手在真实样本数据集下建立出最优的序列预测模型。

视频画质评价是指通过主客观方法对视频图像的清晰度、失真损伤程度、色彩等进行感知、衡量和评价。本赛题以芒果TV平台的OGC（职业生产视频内容）视频在手机移动端条件下的观看体验为研究背景。参赛者需要以大赛组织方提供的数据集为基础，进行无参考视频画质机器评价（NR-VQA）的算法设计或模型训练。

档案馆保存着大量记载不同时代社会发展轨迹的档案资料，对研究社会发展具有十分重要的价值。

近年来，随着OCR识别技术的发展，很多传统纸质档案得以数字化，并可通过全文检索技术提供利用，极大地提高了档案查考利用水平。

然而，还有很多早期的历史档案，多为手写竖版繁体字且无断句，OCR识别准确率低，影响历史档案内容的挖掘利用。

赛题采用某档案馆十九世纪二十年代的历史档案，选手需要通过OCR识别技术，利用人工智能算法识别档案数字化图片中的版面、文字并做断句处理。

在电商平台上，商品是最主要的内容之一。

在电商平台上，商品是最主要的内容之一。风险商品检测旨在识别平台上存在的假货商品、违禁商品等，对维护平台内容信息健康、保护消费者权益起着至关重要的作用。

风险商品检测和其他风控领域一样，面临风险的对抗和变异，如对商品风险内容的刻意隐藏等，而使用平台广泛存在的各类图关系数据可以提供更多证据，提升黑灰产的攻击成本。因此我们举办大规模电商图上的风险商品检测挑战赛，挑战者需要利用来源于真实场景中的大规模的、异构的、存在噪声和缺失的图数据，以及极不均衡的样本，进行风险商品检测。