В ходе Олимпиады участникам было предложено решить две задачи, которые входят в систему тестов Russian SuperGLUE — платформы для оценки русскоязычных моделей по объективным параметрам и методологии, позволяющей выбрать самую подходящую под конкретную задачу, например, создание чат-ботов или анализ пользовательских запросов.
Первая задача отборочного этапа предполагала создание вопросно-ответной системы, которая могла ответить на вопрос по тексту, предполагающий построение причинно-следственных связей. Вторая задача — построение алгоритма, который при ответе на вопрос учитывает не только доступную информацию, но и здравый смысл.
Еще при решении задачи отборочного этапа девятиклассник из Санкт-Петербурга Степан Шабалин показал впечатляющий результат: точность его модели превосходила результат человека: 96,5% против 80,6%. Финальную задачу Степан решал в команде с десятиклассником из Липецка Андреем Кузнецовым. Их разработка тоже всех удивила: точность модели составила 92,6%, в то время как люди справляются с этой задачей с точностью 93%.
По словам одного из разработчиков Russian SuperGLUE Татьяны Шавриной, в рамках олимпиадной задачи школьники продемонстрировали абсолютно взрослый уровень, сделав то, что научное сообщество не сделало за год: выжали абсолютный максимум из существующих технологий.