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Japanese Mahjong
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研究发现大型语言模型博弈能力受文本瓶颈制约
研究人员使用参数量小于2B的模型和单个消费级GPU，以显著减少的计算资源成功复现了大型语言模型在日麻中的博弈能力。他们的发现表明文本是一个瓶颈，因为卷积棋盘编码器在相同数据上的表现优于经过训练的大型语言模型。训练模型模仿教师对手比增加参数更能提高与教师的一致性，但这并未转化为牌桌上更强的博弈表现。该研究还识别并纠正了原始论文与其代码在获胜者过滤器方面的不匹配之处。
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麻将强化学习模拟器 Mahjax 在 GPU 上达到每秒 200 万步
研究人员开发了 Mahjax，一个用于复杂日本麻将（Riichi Mahjong）游戏的新型 GPU 加速模拟器，该模拟器使用 JAX 实现。该工具旨在促进强化学习研究，特别是让代理从零开始学习，而不是依赖人类对局数据。Mahjax 实现了高吞吐量，在多块 GPU 上每秒可处理多达 200 万步，并已通过训练代理以提高其性能得到验证。