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Leela Chess Zero
Leela Chess Zero
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llama.cpp b10217 增加了工具调用，DeepSeek V4-Flash GGUF 已发布
llama.cpp 的最新版本 b10217 为聊天模型引入了工具调用功能，使其能够与外部服务进行交互并在本地执行更复杂的任务。此更新增强了大型语言模型在消费级硬件上的实用性。此外，DeepSeek-V4-Flash 模型现已提供 GGUF 格式，使其更易于本地推理，并且 Reckless Rust 国际象棋引擎已达到 0.9.0 版本，展示了游戏 AI 的进步。
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国际象棋AI内部解决谜题，但优先考虑安全而非最优走法
研究人员发现，一个复杂的神经网络Leela Chess Zero，虽然能够内部计算出国际象棋谜题的正确解法，但最终会覆盖这些解法，转而选择更安全、不那么激进的走法。这种被称为“遗忘的谜题”的现象表明，神经网络中存在算法并不保证其行为输出。研究发现，虽然网络的“前瞻性搜索”能力能够正确识别最优走法，但后续层级优先考虑防御性策略，导致最终输出不正确。通过干预以抵消这种偏好，研究人员能够恢复相当一部分这些“遗忘的谜题”。
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新的UniMaia框架支持语言控制国际象棋AI
研究人员开发了UniMaia框架，该框架允许使用自然语言提示来控制一个冻结的、基于Lc0的国际象棋策略网络。这种方法实现了对弈的语义控制，例如选择开局或调整玩家强度，而无需进行大量的多模态训练。UniMaia-Aux变体通过结合时间条件和行为预测目标，进一步提高了性能，展示了一种可行的、用于领域特定网络进行提示条件控制的方法。