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比AlphaGo Zero更强的AlphaZero来了！8小时解决一切棋类！ PENG Bo
在训练后，它面对Stockfish取得100盘不败的恐怖战绩，而且比之前的AlphaGo Zero也更为强大（根据论文后面的表格，训练34小时的AlphaZero胜过训练72小时的AlphaGo Zero 这令人震惊，因为此前大家都认为Stockfish已趋于完美，它的代码中有无数人类精心构造的算法技巧。 然而现在Stockfish就像一位武术大师，碰上了用枪的AlphaZero，被一枪毙命。 Stockfish作为传统AI的代表，有人类设计的评估函数，整天想着“怎样怎样可在多少步后吃对方的子”。 AlphaZero是“以德服人”，Stockfish贪吃就给Stockfish吃，没关系，AlphaZero有自己的想法：它直接让Stockfish的一堆子连家都出不了。Stockfish只能干瞪眼。 AlphaZero想怎么走就怎么走，Stockfish疲于奔命，四处救火。这一切，正如AlphaGo此前在围棋上所显示的惊人控制力。
85050发布于 2018-04-27 - 来自专栏机器之心
观点 | 精通国际象棋的AI研究员：AlphaZero真的是一次突破吗？
AlphaZero 和 Stockfish 的比赛实验设置。 Stockfish）。 选择 Stockfish 作为对手看起来是挺合理的，Stockfish 是目前最强大的开源国际象棋引擎，且在最近的 TCEC（目前世界上水平最高的引擎竞赛）中取得了第三名（排名在 Komodo 和 Houdini 然而，AlphaZero 和 Stockfish 比赛的实验设置看起来并不公平。 正如 Stockfish 的最初开发者之一 Tord Romstad 指出的，这是影响 Stockfish 表现的另一项可疑决定，「研究者投入了大量努力使 Stockfish 能够鉴别游戏中的关键点，在走棋中决定什么时候使用额外的时间
1.1K100发布于 2018-05-10 - 来自专栏企鹅号快讯
AlphaZero最革命性的一点是，它没有棋子的概念
高手们通过亲身感受，对于Stockfish的实力非常认可。 由于国际象棋最优解极有可能是和棋，所以高手和爱好者一般认为，Stockfish和国际象棋上帝也差不了太多，反正就是和棋。 因此一些棋迷和高手质疑AlphaZero这个结果，对Stockfish更有感情，是可以理解的。一种质疑是，你AlphaZero背后财大气粗，机器厉害，是不是让Stockfish运行在弱机上，不公平啊？ 有棋迷就声称，我还能战胜初代stockfish呢，Deepmind到底怎么试的？为什么每步只让Stockfish思考一分钟？ 另一种质疑就专业一些，如中村光说，Stockfish并不是一个简单的程序，需要配上合适的开局库残局库。Deepmind是不是配错了开局库，让Stockfish没有发挥最佳实力？ 现在Stockfish在后走的50局里输掉一半，不太正常，掉坑概率过高，感觉像是开局库吃大亏。下到中后盘，Stockfish那每秒7000万步的搜索不是开玩笑的，如果有和棋的路线，不太可能输。
1.7K80发布于 2018-02-11 - 来自专栏企鹅号快讯
比AlphaGo Zero更强的AlphaZero来了！8小时解决一切棋类！
/1712.01815.pdf），它破除了一切怀疑，通过使用与AlphaGo Zero一模一样的方法（同样是MCTS+深度网络，实际还做了一些简化），它从零开始训练： 4小时就打败了国际象棋的最强程序Stockfish 在训练后，它面对Stockfish取得100盘不败的恐怖战绩，而且比之前的AlphaGo Zero也更为强大（根据论文后面的表格，训练34小时的AlphaZero胜过训练72小时的AlphaGo Zero 这令人震惊，因为此前大家都认为Stockfish已趋于完美，它的代码中有无数人类精心构造的算法技巧。 然而现在Stockfish就像一位武术大师，碰上了用枪的AlphaZero，被一枪毙命。 Algorithm • r/chess）（http://t.cn/RY3x1kK），大家纷纷表示AlphaZero已经不是机器的棋了，是神仙棋，非常优美，富有策略性，更能深刻地谋划（maneuver），完全是在调戏Stockfish Stockfish和Elmo，每秒种需要搜索高达几千万个局面。 AlphaZero每秒种仅需搜索几万个局面，就将他们碾压。深度网络真是狂拽炫酷。 当然，训练AlphaZero所需的计算资源也是海量的。
75800发布于 2017-12-28 - 来自专栏深度学习与python
世界顶级开源象棋引擎被“剽窃”，忍无可忍愤而起诉
作者 | 万佳、核子可乐 近日，国际知名开源象棋引擎 Stockfish 一纸诉讼将商业国际象棋软件 ChessBase 告上法庭，指控其多次违反 GPL 许可证。 1Stockfish 是谁？ 比如，它去年 9 月发布的 Stockfish 12 开始支持 NNUE，即可以在 CPU 上快速地运行神经网络。此特性显著改进了 Stockfish，恢复了其作为现有最强大的国际象棋引擎的地位。 Stockfish 在官方博客文章中表示，“我们发现，ChessBase 向客户隐瞒了其产品当中直接使用 Stockfish 核心技术成果的真实情况。 3告上法庭 据悉，在一位德国版权法律师的支持下，Stockfish 向法院递交了 GPL 侵权诉讼。在经历长达四个月的漫长诉讼后，Stockfish 取得初步胜利。 Stockfish 称，“由于 ChessBase 屡次违反许可要求，Stockfish 各主要开发人员决定永久终止向 ChessBase 提供 GPL 许可证。
1.2K10编辑于 2023-04-01 - 来自专栏ATYUN订阅号
AlphaZero称王！DeepMind AI制霸三大棋类游戏
传统的国际象棋引擎，包括世界计算机国际象棋冠军Stockfish和IBM突破性的Deep Blue，依赖于数千个由强大的人类玩家制定的规则和启发式方法，试图解释游戏中的每一个可能性。 例如，在国际象棋中，它每秒仅搜索6万个走法，相比之下，Stockfish每秒大约搜索6千万个走法。 ? 经过全面训练的系统将与人工引擎进行测试，针对国际象棋（Stockfish）和日本象棋（Elmo），以及我们之前自学成才的系统、目前最强的Go玩家AlphaGo Zero。 Stockfish和Elmo使用44个CPU核心（与TCEC世界锦标赛相同），而AlphaZero和AlphaGo Zero使用配备4个第一代TPU和44个CPU核心的机器。 在每个开局中，AlphaZero都击败了Stockfish。团队也用到了从2016年TCEC世界冠军使用的开局，和一系列对Stockfish的最新开发版本，并使用很强的Stockfish变体开始比赛。
1.2K40发布于 2018-12-25 - 来自专栏量子位
ChatGPT迅速学会下棋精髓，把人类给整不会了，网友：这哪预判得了？
充当ChatGPT对手的AI名叫Stockfish，也是个历史悠久的开源国际象棋引擎了。 这些年经过了几次迭代，已经到了第四代NNUE，在架构上进行了一些优化： 现在Stockfish也已经迭代到了版本15.1，据说与Stockfish 14对战中，胜场数达到败场数的9倍。 例如DeepMind推出的AlphaZero就拿它做了对比，表示自己的性能比Stockfish更高。 即便如此，Stockfish赢人类国际象棋高手还是绰绰有余的。 JoINrbs/status/1624351822621315072 [3]https://stockfishchess.org/blog/ [4]https://github.com/official-stockfish /Stockfish/pull/3927 — 完 — 《中国AIGC产业全景报告暨AIGC 50》调研启动 谁会是中国的“ChatGPT”？
1.1K20编辑于 2023-02-24 - 来自专栏开源服务指南
探索开源游戏的乐趣与无限可能 | 开源专题 No.47
official-stockfish/Stockfish[5] Stars: 9.6k License: GPL-3.0 Stockfish 是一个免费且强大的 UCI 国际象棋引擎。 Stockfish 不包含用于显示国际象棋盘和输入移动的图形用户界面 (GUI)，这些 GUI 与 Stockfish 独立开发，并可在线使用。 Stockfish 具有以下核心优势： 免费且强大：可以自由地在各种场景中使用。 支持多平台编译：支持 32 位或 64 位 CPU、特定硬件指令以及其他平台。
54810编辑于 2023-11-28 - 来自专栏机器之心
今天，我们来教AI下国际象棋
AI 对弈 Stockfish： count = 0 movehistory = [] game = chess.pgn.Game() board = chess.Board() engine = chess.engine.SimpleEngine.popen_uci("your_path/stockfish.exe") while not board.is_game_over(claim_draw 可以得出：AI 还不够智能，不足以打败 stockfish 12，但仍然坚持走了 20 步。 接口测试 上述测试方式看起来代码很多，你也可以写一个接口测试 AI。 Move def stockfish(): engine = chess.engine.SimpleEngine.popen_uci( "your_path/stockfish.exe") move ="submit">Make Ai Move</button></form>' ret += '<form action="/engine/"method="post"><button name="<em>Stockfish</em>
2K20发布于 2020-11-04 - 来自专栏AI研习社
比AlphaGo Zero更强的AlphaZero来了！8小时解决一切棋类！| 快讯
/1712.01815.pdf），它破除了一切怀疑，通过使用与AlphaGo Zero一模一样的方法（同样是MCTS+深度网络，实际还做了一些简化），它从零开始训练： 4小时就打败了国际象棋的最强程序Stockfish 在训练后，它面对Stockfish取得100盘不败的恐怖战绩，而且比之前的AlphaGo Zero也更为强大（根据论文后面的表格，训练34小时的AlphaZero胜过训练72小时的AlphaGo Zero 这令人震惊，因为此前大家都认为Stockfish已趋于完美，它的代码中有无数人类精心构造的算法技巧。 然而现在Stockfish就像一位武术大师，碰上了用枪的AlphaZero，被一枪毙命。 Algorithm • r/chess）（http://t.cn/RY3x1kK），大家纷纷表示AlphaZero已经不是机器的棋了，是神仙棋，非常优美，富有策略性，更能深刻地谋划（maneuver），完全是在调戏Stockfish Stockfish和Elmo，每秒种需要搜索高达几千万个局面。 AlphaZero每秒种仅需搜索几万个局面，就将他们碾压。深度网络真是狂拽炫酷。 ?
85040发布于 2018-03-16 - 来自专栏专知
【DeepMind最新论文】新AlphaZero出世称霸棋界 ，8小时搞定一切棋类！自对弈通用强化学习无师自通！
（a）在国际象棋中与2016年TCEC世界冠军程序Stockfish相比，评估AlphaZero的性能。 从图中可以看出AlphaZero从零开始训练 4小时（300k步）就打败了国际象棋的最强程序Stockfish 2小时(110k steps)就打败了日本将棋的最强程序Elmo！ 随着训练的继续深入，我们可以看到它面对Stockfish保持不败。而且最终比之前的AlphaGo Zero也更为强大。 （a）展示了在国际象棋中AlphaZero和Stockfish的表现，每一步的思考时间。（b）展示了在将棋中AlphaZero和Elmo的表现，每一步的思考时间。 文中提到了AlphaZero每秒评估的棋位比Stockfish少很多，如图2所示，聚焦于更有希望的棋位，在每一步思考时间较长的时候，AlphaZero的分析更精准。 ?
1.1K100发布于 2018-04-11 - 来自专栏机器之心
不只是围棋！AlphaGo Zero之后DeepMind推出泛化强化学习算法AlphaZero
8 个小时训练击败李世石版本AlphaGo 12 小时训练击败世界顶级的国际象棋程序 Stockfish 14小时训练击败世界顶级将棋程序 Elmo 计算机国际象棋和计算机科学本身一样古老。 Stockfish 和 Elmo 使用 64 个线程和 1GB 的哈希表进行比赛。 AlphaZero 令人信服地打败了所有的对手，未输给 Stockfish 任何一场比赛，只输给了 Elmo 八场（补充材料理由几场比赛的示例），见表 1。 ? Stockfish 每个比赛的开局和结果（从 AlphaZero 角度的赢/平/输，无论作为白方还是黑方）。最后，还报告了 AlphaZero 每个开局后的整体棋局主要变化。 ? AlphaZero 和 Stockfish 在象棋上的 Relative Elo 对比，横坐标为每一步的思考时间。b.
99860发布于 2018-05-09 - 来自专栏开源服务指南
安全易用的文件同步程序：Syncthing | 开源日报 No.70
official-stockfish/Stockfish[5] Stars: 9.6k License: GPL-3.0 Stockfish 是一个免费且强大的 UCI 国际象棋引擎。 Stockfish 不包含用于显示国际象棋盘和输入移动的图形用户界面 (GUI)，这些 GUI 与 Stockfish 独立开发，并可在线使用。 Stockfish 具有以下核心优势： 免费且强大：可以自由地在各种场景中使用。 支持多平台编译：支持 32 位或 64 位 CPU、特定硬件指令以及其他平台。
71320编辑于 2023-11-01 - 来自专栏大数据文摘
又下一城！机器学习引擎Lc0赢得计算机国际象棋锦标赛
在闪电战决赛中，Lc0战胜了于亚军Stockfish，这是8次计算机国际象棋锦标赛中Stockfish第一次没有赢得锦标赛（CCC 1-7和2017年的旧赛制赛事）。 开源Lc0项目的灵感来自Google / DeepMind的AlphaZero，而AlphaZero曾因在私人比赛中击败以前版本的Stockfish而成为头条新闻。 Lc0也在与Stockfish的小型比赛决赛局中获胜，这也Stockfish第一次在计算机国际象棋锦标赛中输掉比赛。 Lc0可以捍卫自己的头衔更久吗？ Stockfish 3. Fizbo 4. Komodo 5. Laser 6. Shredder 7. Leelenstein* 8. BlackMamba 9. CCC 7：总决赛PGN下载和精选比赛： Lc0在一场比赛中在头文件上对Stockfish造成了严重杀伤，这场游戏甚至可以写进乌菲姆采夫防御（Pirc Defense）布局走法的教科书。
1.1K40发布于 2019-05-07 - 来自专栏新智元
【重磅】AlphaZero炼成最强通用棋类AI，DeepMind强化学习算法8小时完爆人类棋类游戏
这令人震惊，因为此前大家都认为Stockfish已趋于完美，它的代码中有无数人类精心构造的算法技巧。 然而，现在Stockfish就像一位武术大师，碰上了用枪的AlphaZero，被一枪毙命。 我们描述了这些增强方法，重点关注2016年TCEC世界冠军Stockfish；其他强大的国际象棋程序，包括深蓝，使用的是非常相似的架构。 Stockfish和Elmo都使用最强版本，使用64线1GB hash的机器。AlphaZero击败了所有选手，与Stockfish对战全胜，与Elmo对战输了8局。 相比之下，Stockfish每秒搜索7000万个，Elmo每秒能搜索3500万个局面。 图2显示了每个玩家相对于思考时间的可扩展性，通过Elom量表衡量，相对于Stockfish或者Elmo 40ms的思考时间。
2.1K60发布于 2018-03-20 - 来自专栏AI科技评论
「阿尔法狗」再进化！通用算法 AlphaZero 再攻克几种棋又有何难
以 Elo 分数为标准，AlphaZero 在完成全部的 70 万步训练之前就分别超过了此前最好的国际象棋、日本象棋和围棋程序 Stockfish、Elmo 和 AlphaGo Zero。 结果并不意外，AlphaZero 在国际象棋中面对 Stockfish 一局未输，日本象棋中共输 8 局，面对 AlphaGo Zero 也拿下了 60% 的胜率。 在与 Stockfish 和 Elmo 的对比中，这个提升显得相当明显：AlphaZero 下国际象棋只需要每秒搜索 8 万个位置，Stockfish 的数字是 7 千万；AlphaZero 下日本象棋要每秒搜索 以 40ms 思考时间的 Stockfish 和 Elmo 为基准，AlphaZero 的棋力随思考时间增加得更快。 而且，如果比赛是以这些人类常用的开局形式开始的，AlphaZero 也总能打败 Stockfish，这说明 AlphaZero 确实学到了国际象棋中的各种局势变化。
98880发布于 2018-03-14 - 来自专栏人工智能
再进化！通用算法 AlphaZero 再攻克几种棋又有何难
以 Elo 分数为标准，AlphaZero 在完成全部的 70 万步训练之前就分别超过了此前最好的国际象棋、日本象棋和围棋程序 Stockfish、Elmo 和 AlphaGo Zero。 结果并不意外，AlphaZero 在国际象棋中面对 Stockfish 一局未输，日本象棋中共输 8 局，面对 AlphaGo Zero 也拿下了 60% 的胜率。 在与 Stockfish 和 Elmo 的对比中，这个提升显得相当明显：AlphaZero 下国际象棋只需要每秒搜索 8 万个位置，Stockfish 的数字是 7 千万；AlphaZero 下日本象棋要每秒搜索 以 40ms 思考时间的 Stockfish 和 Elmo 为基准，AlphaZero 的棋力随思考时间增加得更快。 而且，如果比赛是以这些人类常用的开局形式开始的，AlphaZero 也总能打败 Stockfish，这说明 AlphaZero 确实学到了国际象棋中的各种局势变化。
1.1K00发布于 2017-12-27 - 来自专栏新智元
Science封面：AlphaZero达成终极进化体，史上最强棋类AI降临！
例如，在国际象棋中，它每秒仅搜索6万个位置，相比之下，Stockfish大约有6千万个位置。 这些经过全面训练的系统是在国际象棋(Stockfish)和将棋(Elmo)最强大的“手工引擎”以及我们之前自学的AlphaGo Zero系统(已知最强大的围棋选手)的帮助下进行测试的。 Stockfish和Elmo使用了44个CPU核，而AlphaZero和AlphaGo Zero使用了一台拥有4个第一代TPU和44个CPU核的机器。 在每次评估中，AlphaZero都毫无悬念地击败了对手： 在国际象棋比赛中，AlphaZero击败了2016年TCEC(第九季)世界冠军Stockfish，赢得155场比赛，在1000场比赛中只输了6场 在每一种开局情况下，AlphaZero都击败了Stockfish。我们还与最新开发版本的Stockfish以及它的变体打过比赛，在所有的比赛中，AlphaZero都赢了。
67030发布于 2018-12-25 - 来自专栏企鹅号快讯
又一棋坛AI崛起：AlphaZero自学4小时击败最强国际象棋程序，8小时击败AlphaGo
它从零开始学习国际象棋，仅用4小时，就在100盘比赛中击败了世界顶级国际象棋程序 Stockfish 8。 在国际象棋对弈中，AlphaZero每秒仅需搜索8万个局面，而Stockfish 8每秒则需搜索7000万个局面。 以白棋的先行优势赢了25场后，AlphaZero还以黑棋赢得3场比赛，另外的72场则与Stockfish 8打成平手。
1.6K120发布于 2018-03-05 - 来自专栏DeepHub IMBA
AlphaZero如何学习国际象棋的?
用于选择 Stockfish 8 和自定义概念的时间地点图。下图，我们将一个 ResNet“块”算作一个层。 AlphaZero的神经网络评估函数没有Stockfish的评估函数那样的结构层次:Stockfish将一个位置分解为一系列概念(例如king safety, mobility, and material 为了了解正在被计算的内容，DeepMind和谷歌Brain的研究人员使用Stockfish概念值来尝试预测AlphaZero的位置评估函数(类似于通过预测游戏结果获得棋子值的方式)。
1.1K40编辑于 2021-12-28
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