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Chess Puzzles
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Diffusion models generate creative chess puzzles with improved uniqueness
研究人员开发了一种使用掩码扩散模型生成创意国际象棋谜题的新颖方法，解决了当前语言模型在受约束的创意任务中的局限性。他们的方法允许基于特定的战术主题和部分棋盘位置进行条件化，将解决方案的独特性提高了 11.6%，主题条件准确性提高了 2.5%。通过基于 Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) 的强化学习框架进一步优化，将独特且主题匹配的位置产量提高了 89.1%。该团队还发布了该任务…
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新的 WHALE 方法联合优化 AI 代理权重和 Harness 代码
研究人员开发了一种名为 WHALE（Weight-Harness Alternating LEarning）的新方法，通过同时更新模型权重和管理上下文与控制流的 Harness 代码来联合优化 AI 代理性能。该方法在更新模型和搜索改进的 Harness 之间交替进行，解决了单独优化一个组件会限制另一个组件的瓶颈问题。使用 Qwen3.5-2B/4B 代理在 SearchQA、数学推理和国际象棋谜题等任务上的实验表明，WHALE 的性…