Leela Chess Zero (lc0): турниры, партии, рейтинги...

Rom,-прогонял по ядрам эту позицию на времени 3 минуты 22 сек,на одном ядре глубина 36/44. На 4 ядрах 37/62. На 4 ядрах при 8 потоках 36/60. Разница не большая,при 8 потоках даже меньше чем просто на 4 ядрах,но тут конечно это мало сто говорит ведь прогоняешь то же самое еще и еще и все равные разные глубины,но все же в общем чем больше обдумывает позиций,тем глубже анализ,а иначе зачем тогда все эти сотни ядер.

Ну вот видите, у вас одинаковая глубина 36 на одном и на 8 потоках. А узлов во втором случае наверное просчитано раз в пять-шесть больше. Дополнительные потоки/ядра непосредственно не занимаются углублением основного варианта, они ищут альтернативы, занимаясь практически независимыми расчетами. Честно говоря, мне трудно по другому объяснить, даже сильно упрощая, как в данном случае.

Сейчас сделаю то же самое но время по часу поставлю,что-то тут не то.

Rom,- Ну теперь то разница есть в глубине!)) 41 против 36 полуходв. Процессор i9-9900K 16 потоков при 4,7 ГГц все ядра в сравнении с 1 ядром прежнего i7-3770K: https://yadi.sk/i/qHi6V7uS2RYDqg

Здесь Stockfish ошибся:



Qh4 или Qd4 сохраняло ничью, т. к. белых не успевали до правила 50 ходов отъесть фигуру (требовалось 39 полу-ходов в таком случае, что на 1 ход больше). Stockfish же сыграл Qg6, после чего в 28 полу-ходов происходит переход в 6-фигурное окончание.

Кстати, сейчас они запустили небольшие мини-матчи с гандикапом: https://tcec.chessdom.com/live.html
Лила с 3 минутами и полсекунды добавки против Stockfish со стандартными 30 минут + 5 секунд. 1-я партия - ничья, 2-я - пока неясно, Лила +1.5 дает. После этого сделают наоборот - Stockfish будет иметь 3 минуты + 0.5

Созданы невероятно эффективные нейросети: машинное обучение

https://www.popmech.ru/technologies...no-effektivnye-neyroseti-mashinnoe-obuchenie/

Вот так сыграла Лила с 3 минутами против Стока с 30 минутами: https://lichess.org/AyOfGPW9

Как раз наоборот, таблицы намного больше помогают AB движкам, чем нейронным сетям с MCTS. Небольшое количество узлов в секунду делают таблицы слабо эффективными в игре. Однако в обучении помогают очень сильно, так как игры LCZero проверяются на ошибки в табличных окончаниях. Так что Лила будет реализовывать практически все выигранные позиции в 6-и фигурных окончаниях с таблицами и без, за исключением особенно редких и сложных.

Кроме как тут https://kontrachess.com/ (что-то вторую неделю Лила там не активна) есть где поиграть с "нейросетью"?

Можно на своем компьютере. Причем необязательно с GPU, Лила и так очень хорошо играет)

sovaz1997,- не,охота с крутой сетью поиграть) Я на контре со старым процем 50/50 с Лилой играл,интересно новый проц потестить.Подожду пока заработает значит на контре,может новую версию ставят,или эту обучают.

Можно поиграть на личесе. Тут https://blog.lczero.org/2018/11/where-to-play-leela-online.html перечислено 4 самых активных бота.

crem,- По первому пункту перешел,тот что полноценный бот,там ИГРА-ИГРАТЬ С КОМПЬЮТЕРОМ-и играет стокфиш.Причем довольно слабенько.

crem,- понял как,но пока отклоняет вызовы на игру.

Даю идею как увеличить силу - нужно что бы было 6 нейросетей, одной дается позиция и она выбирает, какой из пяти других ее давать, в результате получается специализация.
Это замедляет в 2 раза скорость потому что требуется 2 нейросети на позицию вместо одной, зато это относительно просто увеличит силу игры в условиях подходящей к пределу масштабируемости на мощных видеокартах.

Рано или поздно система догадается что эндшпиль надо давать одной нейросети, дебют - другой, закрытые позиции - третьей, острые тактические - четвертой и т.д.

Еще можно обучать 10 нейросетей 128x10, потом смотреть какая лучше и дообучать уже лучшую.

Вот это превосходство в понимании позиции. Первая победа черными
https://cd.tcecbeta.club/archive.html?season=15&div=sf&game=61

Сейчас Лила указывает Сток в этом же дебюте белыми

Причем обе победы в 82 хода

Ну вот,а многие боялись ничейной смерти шахмат,а тут вон какая красота)

Вопрос не в победе черными. Вопрос именно в наборе дебютов
Скажем, в королевском гамбите у белых есть только шансы на ничью, а у черных - шикарные шансы на победу (никак не менее 30-40% на очко). Но и лейла, и стокфиш там отсушили, с трудом, но все же.

Партия производит сильное впечатление - Лейла поняла, что у черных близко к выигранному даже до 30-го хода. Стокфиш - через 10 с лишним ходов начал подозревать...

Собственно это я и имел в ввиду, когда говорил о превосходстве в понимании позиции.

Хорошая позиционная победа
https://cd.tcecbeta.club/archive.html?season=15&div=champions&game=218

Добрый день! Скажите пожалуйста, каккая на данный момент, самая оптимальная версия?

https://anonfile.com/A2W851u4n5/256x20_T8-swa-620000

Ребята, помогите прояснить некоторые вопросы.
Вот я раньше был знаком со стандартными движками типа Стокфиша и Рыбки (у которых перебор + альфа-бета отсечения + прочие отсечения и продления).
Теперь смотрю, что популярны движки на нейросетях типа Leela.
Leela строит Monte Carlo tree search, уделяя больше внимания перспективным веткам . Это прием был известен давным-давно.
Мне интересно, что происходит после selection, expansion на этапе simulation? Лилы просто разыгрывает партии до конца случайным образом?

Затем. Я смотрел битву Лилы и Стокфиша в прямом эфире. И оба движка показывали оценку в вещественных числах. И если со Стоком всё понятно, он использует evaluation function, где учитываются материальные и позиционные признаки, то откуда берет такую оценку Лила? У нее же просто вероятности, нет?

Очень интересная ссылка, спасибо.
Там внизу приводится таблица, Лила считает ход 1. e4 - сильнейшим?

В Rapid Bonus AllieStein показывает, что нейронные движки могут много выигрывать и черными. Уже 7 побед черным цветом. У Лилы 3 таких победы. У Стокфиша 5. У Комодо 6.

Leela CPU тем временем нарвалась на пат