概要:自然语音交互是人机交互的重要形式之一，但由于高精度的 ASR 模型的运算量巨大，导致 ASR 通常在云端执行，降低了人机交互的体验感。本次竞赛旨在算能 SG2002 处理器上移植高精度的流式 ASR，可选汉语或者英语的 ASR 识别模型，目标是在受限内存 (256 MByte)、实时流式识别 (RTF < 1) 的要求下，实现尽可能低的 WER。参赛者可以参考新一代 Kaldi，Wenet 等开源语音识别项目进行移植

概要:本项目要求将 Xv6 移植到 Milk-V Duo 上，并能通过串口进行交互，能够完成基本外设的使用，编译并运行系统和外设测试示例。

概要:本项目要求将 Zephyr 移植到 Milk-V Duo 上，并能通过串口进行交互，能够完成基本外设的使用，编译并运行系统和外设测试示例。

概要:将 OpenGauss 运行在 SG2042/Pioneer Box 上（操作系统推荐 openEuler 但是可以使用任意 Linux 发行版），尽可能高的提升相关 Benchmark 的分数。

概要:在 SG2042/Pioneer Box 上，使用类似 QEMU 的模拟器或翻译工具，运行 x86 或者 ARM64 程序。运行 Windows 程序则有可能需要挑战者同时熟悉 Wine 或类似的工具。本赛题的目标是尽可能提高翻译效率。

概要:本项目要求将 OpenHarmony 移植到 SG2042/Pioneer Box 上并启动图形界面，能够完成基本的网络浏览、办公等操作。

概要:让 Baby LLaMA 2 运行在 Milk-V Duo 这样的小板子上是很有挑战的事情。本次竞赛旨在提升 Baby LLaMA 2 在 Milk-V Duo 平台上的性能，目标是实现更高的每秒 Token 处理速度。参赛者需要运用轻量级技术和编译器优化策略，结合麦克风语音输入或命令行输入提示词等多种方式，开发一个能够讲故事的机器人 Demo。该 Demo 应通过扬声器进行输出，并可借鉴小米米兔讲故事机器人的原型设计

概要:ncnn 是非常优秀的高性能神经网络计算框架，并且已经有着良好的 RISC-V 支持。本项目要求在 upstream 的基础上，尽最大可能利用 Duo 的算力资源，提高 ncnn 自带性能测试集的分数。

概要:在 Node.js 官方 RISC-V 版本的基础上，修复 bug 提升稳定性的同时，基于 SG2042/Pioneer Box 硬件实施优化，尽可能高的提升相关 Benchmark 的分数。

概要:本次竞赛旨在提升 OpenCV 在 Milk-V Duo 平台上的性能，参赛者需要将 OpenCV 库移植到 Milk-V Duo 平台上，并尽可能提升其性能。评审标准将聚焦于正确性和性能两个方面：正确性评价使用 OpenCV 各模块的回归测试 (build/bin/opencv_test_*) 进行评估。性能评价使用 OpenCV 各模块的性能测试 (build/bin/opencv_perf_*) 进行评估。最终，组委会将根据参赛作品的回归测试通过率和性能数据进行评分，两者将按照预设的加权比例计算出最终得分，得分最高的参赛者将获得胜利。

概要:ROCm 是 AMD 对标 CUDA 的开源计算框架。本项目旨在 SG2042/Pioneer Box + 任意一款 AMD GPU 上移植 ROCm 框架，以实践基于 RISC-V 异构计算，实现开源软硬件结合的高性能计算方案。

概要:在 SG2042/Pioneer Box + 任意一款（主办方列出的）国产 GPU 上，运行 Linux 发行版并启用 GNOME/KDE 等图形界面，能够正常运行 OpenGL 基准 3D 测试程序、播放视频、运行开源 2D/3D 游戏。