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Stockfish 国际象棋引擎的价值函数被提炼到神经网络中

一个项目已成功将 Stockfish 国际象棋引擎的价值函数提炼到一个神经网络模型中,该模型采用了 ResNet 和 Vision Transformer 架构。这个提炼后的模型在一个包含十亿个国际象棋局面(来自 Lichess 游戏)的海量数据集上进行了训练,并且完整的 39 亿个局面数据集已在 Hugging Face 上提供。该研究旨在创建一个比 Stockfish 本身更快的完整搜索树近似模型,有可能与现有的 NNUE 模型竞争。 AI

影响 这项研究展示了一种将复杂 AI 模型提炼到更高效架构中的方法,可能对游戏和其他复杂决策系统 AI 的发展产生影响。

排序理由 该条目描述了一个提炼国际象棋引擎价值函数到神经网络并发布数据集的研究项目。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/microscope1024 ·

    在十亿个局面中提炼 Stockfish,完整的 3.9B 数据集可用 [P]

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wxz5qq/distilling_stockfish_on_a_billion_positions_full/"> <img alt="Distilling Stockfish on a Billion Positions, Full 3.9B Dataset Available [P]" src="https://external-preview.redd.it/Sf5EwytqUvRr2f7YvX…