在计图人工智能挑战赛中，有许多最具挑战性的问题需要解决。这些问题涉及到各个领域的人工智能技术和应用，对参赛者来说是一个巨大的考验。下面将介绍一些最具挑战性的问题。

首先，对于计图人工智能挑战赛来说，一个重要的问题是图像识别。图像识别是深度学习和计算机视觉领域的重要研究方向。在挑战赛中，参赛者需要开发出精确高效的算法，能够准确地识别和分类各种图像。这不仅需要对图像进行特征提取和处理，还需要设计合适的模型和算法来实现自动化的图像识别。

其次，文本生成是另一个具有挑战性的问题。在计图人工智能挑战赛中，参赛者需要使用自然语言处理技术，开发出能够自动生成文本的算法。这涉及到语言模型、信息抽取、问答系统等多个方面的知识和技术，需要深入理解自然语言处理的原理和方法，并能够创新地应用到实际问题中。

另外，图像生成也是一个具有挑战性的问题。参赛者需要使用生成对抗网络（GAN）等技术，开发出能够自动生成逼真图像的算法。这要求参赛者具备深度学习和图像处理的知识，能够理解和应用复杂的神经网络模型，同时还需要通过创新的方式解决图像生成中的各种难题。

此外，推荐系统也是一个重要的挑战性问题。在计图人工智能挑战赛中，参赛者需要设计一个智能的推荐系统，能够根据用户的行为和偏好，给出个性化的推荐结果。这要求参赛者具备数据分析和机器学习的能力，能够提取和挖掘大规模数据中的潜在模式和规律，并将其应用到推荐系统的设计和优化中。

最后，还有一个挑战性问题是多模态任务。在计图人工智能挑战赛中，参赛者需要将多种不同的数据模态（如图像、文本、声音等）进行融合和联合处理，实现跨模态的数据分析和应用。这不仅需要对不同模态数据的特征进行提取和表示，还需要设计合适的模型和算法来实现多模态数据的联合建模和推理。

综上所述，计图人工智能挑战赛中有许多最具挑战性的问题需要解决。这些问题涉及到图像识别、文本生成、图像生成、推荐系统和多模态任务等多个领域的研究和应用。参赛者需要具备丰富的知识和技术，能够独立思考和创新，并通过实践不断提升自己在人工智能领域的能力和水平。