LCZero

[Виндхук]

Альфа тоже вроде сицилианку плохо играла.

[sovaz1997]

Цитата: Сообщение от Maratka

Никто не обращал внимания, что LZ отвратительно играет сицилианку (B90)?
У меня на ней добрая треть поражений LZ от SF?

Может, Stockfish хорошо играет Сицилианку?

[Maratka]

Цитата: Сообщение от Виндхук

Альфа тоже вроде сицилианку плохо играла.

А вот это интересное заявление.
Т.е. получается, что для ИИ-движков есть неудобные дебюты?

Однако, я не зря в прошлом своем сообщении уточнил, что LZ работал без книги.
Т.е. он сам, с первого же своего хода пошел на неудобные для него позиции, будучи при этом в полной уверенности, что дебют для него благоприятный. А это ни много, ни мало - дефект в подходе самообучения как такового, причем очевидно, что далеко не только для шахмат.

Цитата: Сообщение от sovaz1997

Может, Stockfish хорошо играет Сицилианку?

SF шел по книге ~15 ходов.

[Maratka]

Вот четыре партии, все проиграны.
При этом только во второй было подобие борьбы, 1, 3 и 4 партии SF выиграл по сути по книге: по выходу из дебюта у него был весомый плюс, который он быстро использовал.

Ну и еще две партии - ничьи, их я не прикладываю.
Сеть - 10776


[Event "129 LZ16_10776 vs SF_150818, Slow 60m+1"]
[Site "?"]
[Date "2018.08.17"]
[Round "2.1"]
[White "Stockfish 150818 64 POPCNT"]
[Black "The Lc0 v0.16.0 CUDA"]
[Result "1-0"]
[ECO "B90"]
[Annotator "1.34;0.20"]
[PlyCount "91"]
[EventDate "2018.08.17"]
[EventType "tourn"]
[SourceTitle "Fritz Engine Tournament"]
[TimeControl "3600+15"]

{AMD FX(tm)-8350 Eight-Core Processor 4013 MHz W=33.3 plies; 9*498kN/s;
9*413*727 TBAs; Rybka3.ctg B=5.1 plies; 3kN/s} 1. e4 {B 0} c5 {0.20/6 109} 2.
Nf3 {B 0} d6 {0.19/6 79} 3. d4 {B 0} cxd4 {0.17/8 76} 4. Nxd4 {B 0} Nf6 {
0.16/7 40} 5. Nc3 {B 0} a6 {0.16/5 38} 6. Be3 {B 0} e5 {0.12/7 78} 7. Nb3 {B 0}
Be7 {0.11/6 156} 8. f3 {B 0} Be6 {0.04/8 102} 9. Qd2 {B 0} O-O {-0.06/6 132}
10. O-O-O {B 0} Nbd7 {-0.06/5 25} 11. g4 {B 0} b5 {-0.04/5 62} 12. g5 {B 0} b4
{0.15/5 103} 13. Ne2 {B 0} Nh5 {0.07/6 91} 14. Ng3 {B 0} Nxg3 {0.19/5 67} 15.
hxg3 {1.34/31 171} a5 {0.21/4 22} 16. Kb1 {1.34/32 99} a4 {0.15/4 43} 17. Nc1 {
1.52/31 72} Qc7 {0.16/4 24 (Qc8)} 18. Bd3 {1.76/29 87 (Qh2)} Nc5 {-0.22/4 105
(f6)} 19. f4 {2.95/35 202 (g4)} Nxd3 {0.96/4 147} 20. Rxh7 {3.29/33 42} Nxf4 {
1.78/3 162 (Kxh7)} 21. gxf4 {6.67/32 42} Kxh7 {1.89/4 30} 22. Qh2+ {7.04/35 72
(Rh1+)} Kg6 {2.49/5 81} 23. f5+ {7.27/32 38} Bxf5 {2.56/7 0} 24. exf5+ {
7.42/35 51} Kxf5 {2.61/5 0} 25. Qh7+ {7.59/36 131} Ke6 {2.79/5 46} 26. Qh3+ {
7.72/33 43} f5 {2.85/6 0} 27. gxf6+ {7.82/35 107} Kxf6 {2.96/5 31} 28. Rf1+ {
7.85/32 45} Kg6 {3.01/5 0} 29. Qg2+ {7.90/34 43} Kh7 {3.07/5 16} 30. Rh1+ {
7.95/35 48} Bh4 {3.06/6 9} 31. Rxh4+ {8.10/33 50} Kg8 {3.11/5 0} 32. Qh3 {
8.22/35 62 (Rxb4)} Qc8 {2.88/3 104} 33. Rh8+ {8.75/34 62} Kf7 {2.98/5 0} 34.
Qh5+ {9.49/33 52} Kf6 {3.36/4 95 (Ke7)} 35. Qg5+ {9.86/32 65 (Bg5+)} Kf7 {
3.12/4 89 (Ke6)} 36. Rh7 {13.65/38 157} Rg8 {3.22/5 45} 37. Qh5+ {14.11/36 32
(Rh1)} Ke7 {4.87/4 140 (Kf8)} 38. Bg5+ {14.82/35 44} Ke6 {5.61/5 91} 39. Qg6+ {
15.57/35 56} Kd5 {6.20/5 148 (Kd7)} 40. Qf7+ {18.59/33 109} Kc6 {6.29/4 2} 41.
Rh4 {19.33/33 53} Ra5 {6.32/4 11} 42. Nd3 {19.89/34 87 (Be3)} Rf8 {5.89/5 82}
43. Nxb4+ {24.57/33 157 (Qxg7)} Kb6 {7.73/5 78} 44. Be3+ {26.60/28 43} Rc5 {
8.05/6 36} 45. Qc4 {57.85/29 49} Rf4 {8.53/4 108 (Kc7)} 46. Rxf4 {70.55/34 127}
1-0

[Виндхук]

Цитата: Сообщение от Maratka

А вот это интересное заявление.
Т.е. получается, что для ИИ-движков есть неудобные дебюты?

Из представленных гуглом дебютов, если исходить из поражений, B90 это второй по не удобности дебют (4 поражения от стока в 100 играх), хуже только B40 (9 из 100).
При чем 3 из 4 и 7 из 9 проигрышей соответственно, именно черными.

[Maratka]

Цитата: Сообщение от Виндхук

B90 это второй по не удобности дебют (4 поражения от стока в 100 играх)

Ну тут статистика похуже (4 из 6), правда SF играет с книгой.

[svoitsl]

Если сравнить старую сеть и новую То выясняется, что новая особенно и не лучше старой, при том же кол-ве игр.
И также сильно отстает от A0
Хотя я ожидал, что новая будет хотя бы чуток лучше

[Vizvezdenec]

Да я не верю, если честно, что Лила прошлая была сильно слабее А0. По всем моим перерасчётам там в худшем случае было 50-100 эло разницы. Поэтому я и не уверен, что новая сеть будет сильно лучше - гугловцы явно выложили не первый попавшийся, а абсолютно лучший получившийся результат. И тот на текущем фоне SF dev не выглядит чем-то эдаким в общем-то.

[svoitsl]

Цитата: Сообщение от Vizvezdenec

По всем моим перерасчётам

Вот по этим перерасчетам не хватило всего 22 Эло
Но я имею ввиду, что странно, что универсальная программа А0 заметно превосходит специализированную lc0 в силе игры при одном и том же кол-ве игр для обучения,и причина этого вроде бы пока не обнаружена
Может вообще имело смысл (сделать, то что давно хотели) отладить сперва на небольших сетях (6х64 и 10х128), их научить можно за сутки - для первой сети и за 3-4 для второй, тестов можно запустить хоть десяток, выжать максимум Эло и потом уже тренировать сразу большую сеть (больше чем 20х256).

[Rom77]

Цитата: Сообщение от svoitsl

странно, что универсальная программа А0 заметно превосходит специализированную lc0 в силе игры

А разве A0 была универсальной? Мне всегда казалось, что для каждой игры (шахмат, сёги и го) тренировалась отдельная нейросеть.

[svoitsl]

Цитата: Сообщение от Rom77

А разве A0 была универсальной?

Сети может были и разные, а вот код движка мог быть и один и тот же, в этом смысле она универсальная.

[kpu3uc]

@IQ_QI created a new Crazyhouse-Bot named CrazyAra which is very similar to Leela but was trained on lichess.org games.
That means no self play learning has been done yet.
You can currently challenge it now for a game: Bot CrazyAra
https://lichess.org/forum/general-ch...se-ai-crazyara
https://lichess.org/@/CrazyAra

не думаю что нужна отдельная ветка, как и по DeusX

[Rom77]

Цитата: Сообщение от svoitsl

Сети может были и разные, а вот код движка мог быть и один и тот же, в этом смысле она универсальная.

А, ну тогда универсализм не должен влиять на качество игры. Метод обхода дерева перебора всё равно от A0, а остальное неважно.

[svoitsl]

Цитата: Сообщение от Rom77

не должен влиять на качество игры.

Кажется, что сейчас Lc0 использует кучу настроек и часть кода и методики обучения оптимизированы именно для шахмат, наверное что бы повысить эффективность обучения и силу игры в шахматы, но при этом играет почему то слабее A0, при одном и том же кол-ве обучающих игр.
Конечно графики A0 в моём посте не пересчитаны на оборудование на котором тестируется Lc0, и поэтому выглядят слишком завышенными, но и результат отстает на 22 Эло, при том, что кол-во игр наверное было несколько больше

[Rom77]

Методика обучения к шахматам никак не привязана. Лучше или хуже она у A0 - ещё вопрос.

A0 тоже могла использовать различные настройки для разных игр. Поскольку настройки по большей части не опубликованы, то их качество также неизвестно. Учитывая ресурсы Гугла, настройки могли быть хорошо оттестированы, лучше чем у LC0.

[sovaz1997]

А слабее ли? Если учесть, что A0/Lc0 лучше масштабируется, играл старый Stockfish 8 с проблемными настройками на 64 ядрах против 4 TPU. Можно сделать имитацию этого матча, но на моем ПК один ход Lc0 будет занимать несколько часов. На 1080 Ti - дело нескольких минут

[Rom77]

Цитата: Сообщение от sovaz1997

А слабее ли? Если учесть, что A0/Lc0 лучше масштабируется, играл старый Stockfish 8 с проблемными настройками на 64 ядрах против 4 TPU. Можно сделать имитацию этого матча, но на моем ПК один ход Lc0 будет занимать несколько часов. На 1080 Ti - дело нескольких минут

Вот народ пытается:
https://github.com/dkappe/leela-ches...roject-Success
Но партий всего ничего, да и в точности эмулировать вряд ли получится.

[svoitsl]

Цитата: Сообщение от sovaz1997

Если учесть, что A0/Lc0 лучше масштабируется

Если все так хорошо масштабируется,то почему же не попробовать все на сетях малого размера, и времени много не займет и тестов можно сделать целую кучу, хош последовательно, а не хош -так параллельно. А после получения нормального кода, методики и настроек уже тренировать сеть большого размера (хотя бы 30х320) , которая не содержит ошибок и гарантировано имеет перспективы значительно превзойти Стокфиш например (хотя бы при использовании 4хV100)

[Vizvezdenec]

А кто вообще сказал, что А0 лучше мастштабируется?
У Гугла было 3 точки в их графике, из которых видно, что на 0.1 секунде разница за ход лучше, чем на 0.001, а на 10 лучше, чем на 0.1.
Но значит ли это, что она реально "лучше масштабируется"? Т.е. что при дальнейшем 10-кратном увеличении временного контроля/железа по-прежнему у неё прирастает эло по сравнению со стокфишем? А вот и не факт на самом деле. Это просто может означать, что А0 очень плохо играет блиц.
"Эффект Комодо", только усиленный, когда движок плохо играет на очень коротком времени, обычно принимают за лучший скейлинг, но на самом деле это просто плохая игра в гипербуллет и всё. После 5 минут/партию весь этот лучший скейлинг просто испаряется и разница в эло не меняется.
Кстати говоря, тесты LC0 на это обычно и указывают - после примерно 3 минут/игру разница эло со стокфишем практически во всех мною виденных тестах не меняется, а то и в пользу последнего вырастает.
Так что, я думаю, что лучший скейлинг был частью крайне субъективной трактовки данных от гугла.

[svoitsl]

Цитата: Сообщение от Vizvezdenec

А кто вообще сказал, что А0 лучше мастштабируется?

прошу прощение,немного не в том смысле использовал слово "масштабирование".
Конечно (из контекста моего поста) можно догадаться, что "масштабирование" в смысле использовать для бОльшой сети те же настройки что и для меньшей,то есть сперва выжать максимум Эло из сетей размера например 6х64 и 10х128, а потом их же (код, настройки, методику) применить для сети 30х320 (например) и надеяться, что они же будут оптимальны и для этой сети тоже.
И тоже дадут максимальный Эло (по крайней мере не меньшей, чем меньшие сети для того же числа игр), и тогда можно число механически увеличить число игр (например до 100 млн) и получить хотя бы 3800 Эло (на 4хV100)

[Maratka]

Похоже LZ не умеет играть с четырьмя ферзями.
Рискну предположить, что 5-6 слонов или коней для него тоже будет тупиком, хотя это конечно бывает исключительно редко. А вот 4 ферзя (с перспективой сделать шесть или даже семь, что тоже наверняка пришлось как-то учитывать) ему попались.

Партия:


[Event "136 LZ17_11201 vs SF_180818, Slow 60m+1"]
[Site "?"]
[Date "2018.09.07"]
[Round "2.1"]
[White "Stockfish 010918 64 POPCNT"]
[Black "The Lc0 chess engine. v0.17.0"]
[Result "1-0"]
[ECO "A22"]
[Annotator "0.56;0.29"]
[PlyCount "281"]
[EventDate "2018.09.07"]
[EventType "tourn"]
[SourceTitle "Fritz Engine Tournament"]
[TimeControl "3600+15"]

{AMD FX-8370 Eight-Core Processor 4013 MHz W=44.0 plies; 5*812kN/s;
166*225*541 TBAs; Fritz 16.ctg B=14.7 plies; 5kN/s; 12*043 TBAs; Mak.ctg} 1. c4
{B 0} e5 {B 0} 2. Nc3 {B 0} d6 {B 0} 3. g3 {B 0} Nf6 {B 0} 4. Bg2 {B 0} Be7 {
B 0} 5. Nf3 {B 0} c6 {B 0} 6. O-O {B 0} O-O {B 0} 7. d3 {B 0} h6 {B 0} 8. e4 {
0.56/33 178} c5 {B 0} 9. Ne1 {0.44/35 86} Nc6 {0.29/9 124} 10. Nc2 {0.58/34 83
(f4)} Nd4 {0.29/11 110 (a6)} 11. Ne3 {0.64/31 38} a6 {0.31/11 132} 12. a4 {
0.47/31 67 (f4)} Rb8 {0.18/11 128 (b6)} 13. a5 {0.84/33 161 (Bd2)} b5 {0.21/12
162 (Re8)} 14. axb6 {0.64/32 63} Qxb6 {0.17/14 45} 15. f4 {0.68/34 140} exf4 {
0.15/14 52 (a5)} 16. gxf4 {0.95/27 25} Nb3 {0.14/13 28 (Qb3)} 17. Ra2 {0.63/34
136} Qd8 {0.12/13 46} 18. Bd2 {0.60/34 46 (Kh1)} Nxd2 {0.17/11 94} 19. Qxd2 {
0.72/30 31} Re8 {0.23/10 141 (Ng4)} 20. Kh1 {0.69/34 166} Bf8 {0.29/11 139
(Ng4)} 21. Bf3 {0.85/27 30} g6 {0.29/12 90} 22. f5 {1.10/31 118 (Bd1)} Bg7 {
0.35/10 128} 23. Qg2 {0.99/32 41} g5 {0.44/12 176 (Nd7)} 24. Bd1 {0.65/33 356}
Kh7 {0.38/11 63} 25. Qh3 {0.63/30 79 (b3)} Rh8 {0.27/11 84} 26. Bh5 {0.58/30
53 (b3)} Kg8 {-0.06/10 94 (Rf8)} 27. Qf3 {0.45/33 181} Bb7 {-0.10/11 61 (Rh7)}
28. Qe2 {0.55/34 70 (Qd1)} a5 {-0.14/10 76 (Rh7)} 29. Rfa1 {0.68/29 35} Ra8 {
-0.21/11 54 (Qe8)} 30. Rf1 {0.27/32 245} Qe7 {-0.30/11 62 (Rb8)} 31. Bf3 {
0.42/32 55} Kh7 {-0.45/11 81 (h5)} 32. b3 {0.36/29 103 (Rfa1)} Rhb8 {-0.56/9 86
} 33. Qe1 {0.15/31 80 (Nb5)} Qe5 {-0.39/12 142} 34. Bd1 {0.26/32 163} Bc6 {
-0.40/14 39} 35. Rg2 {0.17/30 34} Qd4 {-0.35/13 66} 36. Nc2 {0.25/38 196} Qe5 {
-0.29/12 25} 37. Ne3 {0.02/35 46} Rb7 {-0.26/11 38 (Qd4)} 38. Bc2 {0.30/29 57}
Rba7 {-0.21/12 54 (Bh8)} 39. Qd2 {0.30/28 27} Rg8 {-0.18/12 91 (Bh8)} 40. Bd1 {
0.62/29 64 (Ncd5)} Rb7 {-0.22/12 91 (Qd4)} 41. Ncd5 {0.24/32 100} Qd4 {-0.19/
16 43} 42. Bc2 {0.24/34 62 (Nxf6+)} Rgb8 {-0.36/13 87 (Ra7)} 43. Nxf6+ {
0.00/34 131} Bxf6 {-0.35/16 45} 44. Ng4 {0.00/36 23} a4 {-0.36/14 1 (Rxb3)} 45.
bxa4 {0.00/25 25} Rb2 {-0.37/16 0 (Kg7)} 46. h4 {0.35/29 23 (Qd1)} Rg8 {
0.24/12 77} 47. Rh2 {0.38/32 42} Rg7 {0.09/14 81 (Qc3)} 48. a5 {0.00/36 141}
Ba4 {0.03/21 51} 49. Qc1 {0.00/36 36} Be5 {0.06/23 43} 50. Nxe5 {0.00/36 30}
Qxe5 {0.14/25 29 (Rxc2)} 51. Rff2 {0.00/36 27} Rxc2 {0.10/22 80 (Bxc2)} 52.
Rxc2 {0.00/38 34} Bxc2 {0.09/23 20} 53. Rxc2 {0.00/41 19} Qg3 {0.09/22 0} 54.
Qf1 {0.00/42 26} g4 {0.09/21 31} 55. a6 {0.00/42 26} Rg8 {0.09/14 0 (f6)} 56.
h5 {0.00/40 19} Rg5 {0.09/16 0 (Ra8)} 57. Rh2 {0.00/43 30} Qe5 {0.10/12 1} 58.
Kg2 {0.00/38 18 (a7)} g3 {-0.67/15 75} 59. Rh3 {0.00/42 22} Qb2+ {-0.59/16 37}
60. Kg1 {0.00/44 37} Qd4+ {-0.46/17 93} 61. Kg2 {0.00/47 51} Qb2+ {-0.42/19 43}
62. Kg1 {0.00/46 18} Qc3 {-0.30/19 130 (Qd4+)} 63. Qe2 {0.00/41 34 (Qf3)} g2 {
-0.55/14 60} 64. Re3 {0.00/43 51} Qe5 {-0.49/16 126 (Qa1+)} 65. Qd1 {0.00/46 16
} Qf4 {-0.34/20 89} 66. Qf3 {0.00/46 33 (Rh3)} Qh4 {-0.43/16 68 (Qe5)} 67. Qh3
{0.00/47 78} Qf2+ {-0.44/21 45 (Qf4)} 68. Kxf2 {0.00/44 44} g1=Q+ {-0.44/18 7}
69. Kf3 {0.00/46 46} Qa1 {-0.44/16 22} 70. f6 {0.00/45 16 (Re2)} Qxf6+ {
-0.88/13 49} 71. Ke2 {0.00/45 22} Qb2+ {-0.84/12 25} 72. Kf3 {0.00/46 26} Qa1 {
-0.80/11 95 (Qf6+)} 73. Re2 {0.00/42 11} d5 {-0.75/14 44 (Qf6+)} 74. cxd5 {
0.00/34 11 (exd5)} Qxa6 {-0.82/12 43 (Qf6+)} 75. Rd2 {0.00/34 12 (Ke3)} c4 {
-1.26/12 47 (Qa1)} 76. Ke2 {0.00/33 12} c3 {-1.17/16 24 (cxd3+)} 77. Rc2 {
0.00/34 11} Qb6 {-1.15/16 11 (f5)} 78. Qh2 {0.00/33 11 (Qf3)} f5 {-1.06/14 42}
79. Qf2 {0.00/35 23} Qb1 {-1.03/18 50 (Qc7)} 80. Ke3 {0.00/34 11 (Kf3)} Rxh5 {
-1.01/16 37} 81. Qg3 {0.00/35 14 (Qf4)} Rg5 {-1.50/13 40 (Qxc2)} 82. Qc7+ {
0.00/34 12} Rg7 {-1.26/18 29} 83. Qf4 {0.00/40 19} Kg8 {-0.76/21 71 (Qxc2)} 84.
Qxf5 {0.00/40 13} Qxc2 {-0.74/23 12} 85. Qc8+ {0.00/52 11} Kh7 {-0.71/22 17}
86. Qf5+ {0.00/55 23} Rg6 {-0.66/20 26 (Kg8)} 87. Qf7+ {0.00/57 15} Kh8 {
-0.65/19 19 (Rg7)} 88. Qxg6 {0.00/57 16} Qd2+ {-0.64/16 1} 89. Kd4 {0.00/61 51
(Kf3)} c2 {-0.62/18 23} 90. Qf6+ {0.00/66 21} Kg8 {-0.61/18 12 (Kh7)} 91. Qg6+
{0.00/69 14} Kf8 {-0.59/18 14 (Kh8)} 92. Qf5+ {0.00/69 16 (Qf6+)} Kg7 {-0.66/
13 34} 93. Qe5+ {0.00/71 10 (Qd7+)} Kf7 {-0.64/13 34 (Kh7)} 94. Qe6+ {0.00/70
12 (Qf5+)} Kf8 {-0.57/13 19 (Kg7)} 95. Qc8+ {0.00/59 20 (Qf6+)} Kg7 {-0.74/12
11 (Kf7)} 96. Qd7+ {0.00/63 11} Kf6 {-0.62/12 18} 97. Qf5+ {0.00/62 10} Ke7 {
-0.57/13 12} 98. Qe6+ {0.00/57 13} Kd8 {-0.57/13 8 (Kf8)} 99. Qf6+ {0.00/51 15}
Kc7 {-0.57/13 21} 100. Qe7+ {0.00/60 28 (Qc6+)} Kb6 {-1.66/13 10 (Kb8)} 101.
Qc5+ {0.00/60 12} Ka6 {-1.71/15 8} 102. Qc6+ {0.00/59 19 (Qc4+)} Ka5 {-1.69/16
15} 103. Qc7+ {0.00/59 30 (Qc5+)} Ka4 {-1.69/15 29} 104. Qc6+ {0.00/58 29} Kb4
{-1.59/17 15 (Kb3)} 105. Qb6+ {0.00/57 59 (Qc4+)} Ka4 {-1.49/15 13 (Ka3)} 106.
Qc6+ {0.00/59 32} Kb3 {-1.35/17 20 (Kb4)} 107. Qc4+ {0.00/58 17} Ka3 {-1.26/16
9 (Kb2)} 108. Qa6+ {0.00/59 15} Kb4 {-1.17/17 17 (Kb2)} 109. Qb6+ {0.00/59 16}
Ka3 {-1.09/18 4} 110. Qa6+ {0.00/59 15} Kb3 {-0.88/18 31 (Kb2)} 111. Qc4+ {
0.00/59 15} Kb2 {-0.87/19 0} 112. Qb5+ {0.00/58 15} Ka1 {-0.56/17 30 (Ka3)}
113. Qa4+ {0.00/60 15} Kb1 {-0.45/15 7 (Kb2)} 114. Qb5+ {0.00/59 15} Ka2 {
-0.37/15 19 (Ka1)} 115. Qa4+ {0.00/59 15} Kb1 {-0.53/15 9 (Kb2)} 116. Qb5+ {
0.00/61 15} Kc1 {-0.83/14 7 (Ka1)} 117. d6 {0.00/51 6} Qf2+ {-1.07/17 8} 118.
Kc3 {0.00/50 14} Qh2 {-1.11/11 5 (Qd2+)} 119. d7 {0.00/42 9 (d4)} Qc7+ {
-4.19/11 22} 120. Kb3 {0.00/48 8} Kd2 {-3.07/14 12} 121. Qb4+ {0.00/48 7} Kd1 {
-2.59/16 4 (Kxd3)} 122. Qb5 {0.00/49 11} Kd2 {-1.27/15 28} 123. Qb4+ {0.00/52
12} Kd1 {-0.80/15 10 (Kxd3)} 124. Qb5 {0.00/52 8} Qh2 {-0.43/14 41 (Kd2)} 125.
Ka4 {0.00/43 9 (Qa4)} c1=Q {-0.20/9 22} 126. Qb3+ {0.00/46 11} Ke1 {-0.04/9 5}
127. d8=Q {0.00/49 13} Qc6+ {0.00/9 14} 128. Ka3 {0.00/52 12} Qc1+ {0.08/9 8}
129. Kb4 {0.00/48 21 (Ka4)} h5 {-0.04/11 15} 130. d4 {0.00/50 11 (Qc3+)} Qhf4 {
0.32/7 32 (Qhd2+)} 131. e5 {0.00/37 8} Qcd2+ {0.91/7 14 (h4)} 132. Kc5 {
4.91/24 10 (Qc3)} h4 {0.60/7 13} 133. e6 {8.16/23 9} Qe4 {0.79/9 16} 134. Qbd5
{11.65/25 30 (Qdd5)} Qc1+ {0.74/8 11 (Qc3+)} 135. Kb6 {24.12/22 12} Qcb1+ {
1.43/10 17 (Qb2+)} 136. Ka7 {153.85/32 8} Qh7+ {2.05/12 7 (Qxd5)} 137. e7 {
153.88/36 10 (Q8d7)} Qbg6 {2.09/7 16 (Qb4)} 138. Q8a5+ {#10/41 7 (Qf8)} Kd1 {
7.04/8 23 (Ke2)} 139. Qf3+ {#3/127 3} Kc1 {46.54/5 16} 140. Qfc3+ {#2/127 0}
Kd1 {79.99/3 18 (Kb1)} 141. Qd2# {#1/127 0} 1-0

[Vizvezdenec]

Ну на самом деле тут ничего странного нет.
Лила в целом так себе играет эндшпили с большой мобильностью фигур из-за того, что там очень много вариантов каждого хода и при этом каждый вариант надо глубоко считать - монте-карло просто захлёбывается тут.
А уж когда на доске 4 ферзя, это же ультрамобильность выходит

[Maratka]

Цитата: Сообщение от Vizvezdenec

Ну на самом деле тут ничего странного нет.

А не в том ли причина, что при обучении такой материал возникает слишком редко?

[Vizvezdenec]

Цитата: Сообщение от Maratka

А не в том ли причина, что при обучении такой материал возникает слишком редко?

Это тоже, разумеется.
Но вообще в эндшпилях не столько важно позиционное понимание, сколько глубокий счёт. А у Монте-Карло с этим есть некоторые проблемы, соответственно и игра там ослабевает.

[Maratka]

Говоря другими словами, LZ и подобные ему движки должны переигрывать A-B движки в миттельшпиле, после чего - добивать. В противном случае у них нет шансов. Собственно где-то так и думал, наблюдая за дуэлями LZ против SF.

[Vizvezdenec]

Цитата: Сообщение от Maratka

Говоря другими словами, LZ и подобные ему движки должны переигрывать A-B движки в миттельшпиле, после чего - добивать. В противном случае у них нет шансов. Собственно где-то так и думал, наблюдая за дуэлями LZ против SF.

У меня тоже сложилось такое впечатление.
Конечно, бывает, что LZ видит гениальные ходы в эндшпилях, которые SF не видит, но именно в плане техники Лила куда слабее, и, видимо, это недостаток метода, а не собственно сети.
Хотя вот вроде бы нейросеть, которая натренирована была на SF+6-фигурках, достаточно успешно сражалась со стоком в 8-фигурных позициях. Ну, правда, в любом миттельшпиле и чём-то подобном проигрывала в дым просто

[svoitsl]

рейтинг рванул ввысь (вполне себе чимпионский)

наверное какой нибудь LR уменьшили (что и собирались)

[svoitsl]

"клиент созрел" до 0.18

[Kesandr]

Да очень круто пошла ллила вверх http://lczero.org

[Kesandr]

Svoits с какого сайта данние рейтинги что вы виставили?