作者介绍了一个受 MAIA 和“无搜索大师棋”启发的项目：训练一组基于 Transformer 的国际象棋模型，目标是让模型像不同水平的人类玩家一样走棋，并纳入思考时间因素。模型按约800到2500以上等级分每100分一档分别训练；作者先用8块H100从零训练中等强度模型，再在本地5090上微调其他档位。训练数据接近一年 Lichess 对局，总量约10亿盘。每个等级段包含走子模型、思考时间模型和胜平负预测模型三类。尽管走子模型只有约900万参数，准确率超过 MAIA-2，接近 MAIA-3；思考时间模型则缺乏可比基准。作者也指出，高等级下模型受规模限制，能识别短战术但不擅长深算。走子和胜率模型会考虑双方等级分与棋钟时间，例如极端时间压力会降低强者胜率并增加失误。作者还强调，C++与 nanobind 数据管线…
来源：Reddit（r/MachineLearning）
原始发布时间：2026-05-14 06:08