用 AI 解决提高围棋水平的痛点

137 天前
 dvbs2000
围棋水平提高有一个痛点,AI 的选择是黑箱,人类很难理解,只知道是好棋,但不知道如何思考才能想出来。

前天忽然想到这个痛点,思考能不能通过 AI 分析解决这个痛点,经过几个小时努力 coding ,完成了这个功能,感觉分析的还不错。
现在正在自己测试和迭代


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7 条回复
dji38838c
137 天前
哇奥!这个非常好
很有意义
coolfan
137 天前
擅长下棋的模型 和 擅长自然语言表述的模型 是同一个模型吗🤔
Silent7Wang
137 天前
@coolfan 同问,解释的参考价值存疑
do749533JmKlOC46
137 天前
这是让另一个 AI 去分析围棋 AI 吧?所以这种 AI 分析并不一定对?
其实我觉得人类已经无法去理解 AI 的“思考”过程和原因了。
不过对普通棋手应该还是很有帮助和启发。
joyhub2140
137 天前
打印类似于 deepseek 那种思维链过程也能做到同样效果吧?
cokey
133 天前
我之前已经搞过这种了,把 katago 跑出来的结果让各种大语言模型解释。偶有惊喜,但大部分都是泛泛而谈,甚至牛头不对马嘴,就像你截图里输出的文案看上去说了一大堆,其实很多错误或者模糊的,离真正能使用还有较大距离
dvbs2000
133 天前
@cokey 是的,直接解释是走不通的。
目前有 2 条路
一是把 AI 决策的黑箱进行精简化解读
二是通过数据来验证找到多个正确棋理,人类只需要把 AI 整理出来的多个棋理弄明白,就可以接近 katago 水平

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