开源3.9B国际象棋数据集并蒸馏Stockfish
研究者用Gigafish数据集的10亿局面将Stockfish估值函数蒸馏进ResNet/ViT模型,并公开了基于37个月Lichess对局的39亿局面数据集。实验发现CNN初期优于ViT,但两者结合效果最佳。
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研究者用Gigafish数据集的10亿局面将Stockfish估值函数蒸馏进ResNet/ViT模型,并公开了基于37个月Lichess对局的39亿局面数据集。实验发现CNN初期优于ViT,但两者结合效果最佳。
一位开发者分享了实验成果:Claude借助视觉而非PGN记谱能下棋,再结合Stockfish可解释对局。系统接收实时音频或文字笔记及模糊指令,约一小时后生成带解说的对局视频;分析一局按API价约花15美元。