竞赛征途：从理论到实践的跨越

李含的竞赛之路始于对人工智能研究的浓厚兴趣。他提到自己在校期间就积极参与科大讯飞、琶洲算法大赛、华为云等国内知名赛事，不断挑战自我，提升能力。在谈及参赛经历时，李含表示：“我参加这些比赛，主要是因为这个场景和数据比较贴近现实中的实际情况，相当于在理论基础上进行一种实践。我非常希望通过这种方式促进学术研究在实际应用中的落地。”

在去年的琶洲算法大赛中，李含凭借出色的表现获得了前几名的优异成绩。今年，他再次披挂上阵，并选择了智能调度这一赛题，继续深耕细作。他坦言，今年的比赛竞争更加激烈，但这也激发了他更大的斗志和创造力。通过不断优化算法、提升速度，并添加新的技巧，最终成功在比赛中取得了令人瞩目的成绩。

算法实战：智能调度的探索与展望

在本次智能调度算法大赛中，李含选用了强化学习作为解决排产调度问题的主要方法。他解释说：“强化学习生成结果速度快、效果好，非常适合现实落地。而且它能够在出现突发情况时迅速剔除异常，重新生成优质结果。”这种方法不仅帮助他实现了多个相关项目的落地，也让他对强化学习在智能调度领域的可行性有了更深刻的认识。

在智能调度领域，李含看到了广泛的应用前景。他表示：“智能调度在实际生活中应用的领域很多，比如物流、供应链、电力输送等。我更偏向于做物流方面的调度，因为物流行业的成本削减和效率提升对于整个社会的经济发展都有着重要的影响。”

对于未来，李含有着清晰的规划。他表示将继续深耕智能调度领域，特别是物流方向的优化问题。“我希望能够将所学的算法知识应用于京东、美团、拼多多等公司的实际业务中，解决他们在调度方面的痛点问题。”同时，他也表示对大模型方向充满兴趣，计划在未来将其作为研究的重点之一。

深度感悟：算法是工具，落地是关键

对于算法的理解，李含有着独到的见解。他认为：“算法主要是一个工具，没有说哪个算法好，哪个算法不好，实际能够落地才是最重要的。”这种务实的态度让他在竞赛中更加注重算法的实用性和可操作性。他善于从过往的优秀方案中汲取灵感，并结合自己的创新思维，提出更加高效、精准的解决方案。

回顾参赛经历，李含感慨良多。他表示：“算法比赛最重要的是前期调研阶段，了解清楚问题后找相关论文或过往比赛学习，然后设计模型算法。后续的优化则取决于对赛题的理解程度。”他还提到，参加完比赛后并不是终点，而是要继续总结经验教训，为下一次比赛做好准备。