A.I. 日报
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。
Stockfish
3 篇报道Stockfish 是一个开源的国际象棋引擎。近期报道显示它被用于多种实验：一名研究者用 Gigafish 数据集中的 10 亿个局面将 Stockfish 的价值函数蒸馏进 ResNet/ViT 模型，并发布了一个包含 39 亿个局面、基于 37 个月 Lichess 对局的数据集；另一名开发者让 Claude 结合 Stockfish 讲解棋局，单局分析成本约 15 美元；还有一个开源项目发布了 Jev 类模型，其国际象棋检查点在与随机走子程序对弈时取得 4 胜 46 平 0 负。
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Claude Code技能可分析国际象棋对局
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。
开源复现 Jev-like 模型并附游戏示例
开源项目发布了可对多个选项一次性打分的 Jev-like 小模型并附 Doom 与国际象棋示例；报告称 Doom 检查点在10个回合平均0.60击杀和-97.50奖励，棋类检查点对随机对手表现为4胜46和0负，但对 Stockfish level 0 为0胜2和48负。
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