使用minimax算法，我如何访问返回最佳值的节点，以便它可以被利用？

使用minimax算法时，我们可以通过递归的方式访问返回最佳值的节点。minimax算法是一种博弈树搜索算法，用于在两个对手之间进行决策的最佳策略选择。

在minimax算法中，我们将博弈过程建模为一棵树，树的每个节点代表一个游戏状态，树的边代表游戏中的合法移动。树的叶子节点代表游戏的终止状态，而树的内部节点代表玩家的决策点。

在每个决策点，我们根据当前玩家是最大化玩家还是最小化玩家来选择最佳的移动。最大化玩家追求最大化自己的得分，而最小化玩家追求最小化最大化玩家的得分。

为了找到最佳值的节点，我们可以通过递归地遍历博弈树来实现。从根节点开始，我们根据当前玩家的角色选择最佳的子节点，然后递归地在子节点上执行相同的过程，直到达到叶子节点。在叶子节点上，我们使用一个评估函数来评估游戏状态的得分。然后，我们将得分返回到父节点，并根据当前玩家的角色选择最佳的子节点。

通过这种方式，我们可以逐步向上回溯，直到回到根节点，最终得到最佳值的节点。

在云计算领域，minimax算法可以应用于一些决策问题，例如资源调度、任务分配等。通过使用minimax算法，我们可以找到最佳的决策方案，以最大化或最小化某个指标，如资源利用率、任务完成时间等。

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是的，Min在第一排即将获得三个O，但Max可以轻松堵住它。那么Max为什么如此悲观呢？游戏树为了使用AI来解决游戏，我们将介绍游戏树的概念。...有时候，也会有不管选择哪一个结果都一样的选择。 Minimax算法我们可以利用上述游戏价值的概念来理解Minimax算法。它在理论上保证了任何确定性的、双人的、完全信息的零和博弈的最佳游戏玩法。...在给定游戏状态的情况下，该算法简单地计算给定状态的子节点的值，并且如果轮到Max则选择具有最大值的那个值，并且如果轮到Min则选择具有最小值的那个值。该算法使用很少的代码就可以实现。...上面提出的minimax算法需要最小的变化来获得深度受限的版本，在给定深度受限法的所有节点上返回启发式搜索：深度时指的是在应用启发式评估函数之前游戏树被展开的步数。练习7：Max为何悲观？...使用Minimax算法以此为根，评估在这种游戏状态下的值以及游戏树中的其他状态。你的任务：看看从下面棋盘位置开始的游戏树。用笔和纸填写游戏结束时底层节点的值。

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Minimax也不例外，它通过对以当前格局为根的格局树搜索来确定下一步的选择。而一切格局树搜索算法的核心都是对每个格局价值的评价。...总之我方就是要在最坏情况中选择最好的。说白了，这个算法就是一个树形结构的递归算法，每个节点的孩子和父节点都是对方玩家，所有的节点被分为极大值节点和极小值节点。...“或者有一方已经确定胜利获失败图解算法：假设我们有如下图的游戏，我是先手，我应该如何利用Minmax算法来选出第一步怎么走呢？...图中标注第四步是我的对手下的，所以他要做的是最小化这个分数，于是对手根据结果可以反推出如下选择继续从后往前看到第3步，当我们知道了对手的选择以后，我们可以根据对手的结果反推出自己的选择，我们要做的是最大化这个分数...，如图重复这个步骤，我们最终可以发现第一步的最优选择，如图以上就是极小极大算法（Minimax）。

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【深度】浅述：从 Minimax 到 AlphaZero，完全信息博弈之路（1）

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MiniMax 悄咪咪上线的这款 AI 产品，好用到爆炸！

如今，使用海螺 AI，分分钟给你最权威、细致的答案，提高你的学习效率。例如，我最近想要系统地学习一下算法面试必问的各种排序算法，就可以直接问它。...例如，我想在国庆假期去成都和重庆旅游，就可以让海螺 AI 给我指定一个 7 天的行程：此外，海螺AI已经整合了包括天眼查、萝卜投研和学科网在内的多个专业数据库资源，这使得用户能够免费访问和搜索这些专业的数据信息...例如，随便丢给它一幅图，让它帮我们讲一个小故事，看看效果如何：这识图的能力还是很强的，以后真的是哪里不会点哪里了！ 5. 实时语音交互海螺 AI 的 PC 端和手机端都支持实时语音交互。...例如每天下班回家的路上，我们就可以打开海螺 AI app，跟它聊聊天，就像一个老朋友一样。初次接触语音功能时，我被其效果深深震撼。声音之逼真，语气之自然，都令人称赞。...英语口语陪练海螺 AI 还支持口语训练功能，用户可以利用它进行雅思、托福、CET4/6、PET 等语言考试的口语练习。试用了海螺AI之后，感觉它非常自然且地道。

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组合游戏系列4: AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析

AlphaGo Zero是Deepmind 最后一代AI围棋算法，因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的：给定任何游戏规则，AI从零出发只通过自我对弈的方式提高，最终可以取得超越任何对手（包括顶级人类棋手和上一代...图中节点的数字，例如根节点11/21，分别代表赢的次数和总模拟次数。从根节点一路向下分别选择节点 7/10, 1/6直到叶子节点3/3，叶子节点表示它未被探索过。 ?...典型的UCB公式如下：w表示通过节点的赢的次数，n表示通过节点的总次数，N是父节点的访问次数，c是调节Exploration 和 Exploitation权重的超参。...此外，Q 值也用于串联自底向上更新节点的Value值。具体说来，当某个新节点被Explore后，会将网络给出的Q值向上传递，并逐层更新父节点的Q值。当游戏结局产生时，也会向上更新所有父节点的Q值。...两项相加来均衡Exploitation和Exploration，保证初始时每个节点被explore，在有足够多的信息时逐渐偏向exploitation。

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如何为kNN 搜索选择最佳的 k 和 num_candidates？

它使我们能够基于语义意义而不仅仅是精确的关键词匹配来查找相似的项目。 Elasticsearch 的 k-最近邻（kNN）算法是用于分类和回归任务的基础 ML 技术。...用户可以利用 kNN 算法，通过指定的距离度量（如欧氏距离或余弦相似度），找到索引中与给定向量“最接近”的文档。...假设 k 是 3，前 3 个文档从每个分片的 25 个候选文档中选出并返回给协调器节点。即，协调器节点将从所有相关节点接收 15 个文档。...创建推理管道我们需要通过 Kibana 索引数据——虽然不是理想的方法，但它对于理解手动框架足够了。然而，每部被索引的电影必须对标题和概要字段进行向量化，以便对我们的数据进行语义搜索。...索引电影我们可以使用 _bulk 操作来索引一组电影——我正在重用我的《Elasticsearch in Action》第二版书籍创建的数据集——可以在这里找到：为完整性考虑，这里提供了使用 _

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MiniMax：大模型，云上造！

它协同优化了单机算力、网络架构和存储性能：借助自研星脉网络，将集群通信带来的算力损耗降到更低；腾讯云CFS Turbo、COS+GooseFS高性能存储，让上千个计算节点能同时高速读取训练数据。...随后，业务逐步开放，MiniMax也迎来了创立以来首个的模型验证、推理任务的洪峰，在云底座的支撑下，激增的并发计算量被稳健扛住。在保证研发进度的情况下，MiniMax也完成了一次顺滑的底座升级。...一方面，利用腾讯云TKE，MiniMax实现了对不同规格云服务器的统一管理和调度，各种类型的应用和服务得以部署在同一套基础设施上，资源实现了高效整合，资源利用率大幅提升；另一方面，云原生的管理方式，支撑...以容器化的方式使用大数据组件，使得模型验证、推理等任务得以按计划推进。此外，大模型研发过程中，MiniMax对云上资产安全、Web业务运营风险、DDoS攻击防护等高度关注。...如果你也想试试MiniMax自研的文本模型 “MiniMax-ABAB 5.5” ，可以点击申请体验。

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蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search

---- 基本算法基本的 MCTS 算法非常简单：根据模拟的输出结果，按照节点构造搜索树。其过程可以分为下面的若干步： ?...参看Tutorial 了解关于这个过程更多的信息。每个节点并需包含两个重要的信息：一个是根据模拟结果估计的值和该节点已经被访问的次数。...我们可以使用 Upper Confidence Bounds（UCB）公式常常被用来计算这个： ? 其中 v_i 是节点估计的值，n_i 是节点被访问的次数，而 N 则是其父节点已经被访问的总次数。...任何时间算法可以在任何时间终止，并返回当前最有的估计。当前构造出来的搜索树可以被丢弃或者供后续重用。缺点 MCTS 有很少的缺点，不过这些缺点也可能是非常关键的影响因素。...对可承受的行动时间，这样的 GGP 可能很少有时间访问到每个合理的行动，所以这样的情形也不大可能出现表现非常好的搜索。幸运的是，算法的性能可以通过一些技术显著提升。

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MCTS (Monte Carlo Tree Search)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...然后再重复以上的几个步骤，直至达到终止条件蒙特卡洛树搜索算法的简单示意图可以参照下面的阐述：图 ‑ MCTS算法的核心处理过程可见MCTS算法本身并不复杂，它结合了对未知事件的探索及优化过程。...Ni 代表的是父节点模拟次数的总和 l c是一个探索参数，我们可以根据需要来调整它的具体值既然说是exploitation和exploration的结合体，那么我们当然有必要分析一下它是如何做到二者兼顾的...图 ‑ MCTS范例这个范例如上图所示，每个节点代表一种状态;圆圈中的数字A/B，表示在B次的访问中该节点赢了A次。...，它沿着扩展节点开始进行模拟，直至可以得出最终结果。

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五子棋AI进阶：极大极小值搜索

Minimax算法又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。...我们可以将 AI 和对手交替落子形成的所有情况穷举出来，这样就形成了一棵树，叫做博弈树。但是，穷举出所有情况太不现实了，这颗博弈树最后一层节点数就有 225!...这里是使用递归的方式，深度优先遍历博弈树，生成树和选择节点是同时进行的。...注意这里有个进攻系数 attack，这个值我现在设定的是 2，如果这个值太低或太高都会影响 AI 的判断，我这边经过测试，觉得设置为 2 会比较好点。...现在写的搜索算法，如果要让 AI 思考4步棋的话，我这普通电脑还是吃不消的，后续对搜索算法还有更多的优化空间。源码：github.com/anlingyi/xe…

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AlphaGo背后的力量：蒙特卡洛树搜索入门指南

简要介绍极小极大（minimax）算法和 alpha-beta 修剪算法 2 蒙特卡洛树搜索——基本概念 2.1 模拟——AlphaGo 和 AlphaZero 2.2 博弈树的展开节点、完全展开节点和访问节点...什么是最有潜力的下一步行动？简要介绍极小极大（minimax）策略和 alpha-beta 剪枝算法再次提醒，我们的最终目标是在给定博弈状态的前提下，利用博弈树寻找最有潜力的下一步行动。...每个被访问节点都会保存这两个值，一旦完成了确定次数的模拟之后，被访问的节点就保存了它们被利用/探索（expolited/explored）的信息。...高奖励的节点是很好的可利用候选，而那些访问次数少的节点也可能是有价值的（因为它们尚未得到很好的探索）。我们还缺少一块拼图。如何从一个根节点到达一个未访问节点，来启动一次模拟呢？...现在我们如何从完全展开的节点导向未被访问的节点呢？我们必须遍历被访问节点的层，目前没有很好的继续进行的方式。

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极大极小值算法应用于五子棋

原文链接 Minimax for Gomoku (Connect Five) -- 作者 Ofek Gila 回顾不知道你是否还记得上一篇文章，我们使用深度优先搜索算法来解决井字棋游戏，递归所有可能的分支...你可能需要根据自己编写的启发式评估函数的输出返回 0.8, -0.25 或者 0.001，而不是根据游戏输赢或者平局来返回 1，-1 或者 0。我要表达的是什么？...现在，我们可以构建我们的分析函数了，我们仍需要使用 minmax 算法去实现它。...你会注意到此算法和上一篇文章中的深度优先算法很类似。你可以使用这种极大极小值算法来构建一个相当合理的 AI，但是还有很多需要改进的地方。我们在后面的文章再讲。...你可以尝试玩下我自己的 Gomoku AI。本文正在参加「金石计划 . 瓜分6万现金大奖」

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AlphaGo的制胜秘诀：蒙特卡洛树搜索初学者指南

极小化极大算法（Minimax）和剪枝算法（alpha-beta）不要忘了，我们的最终目标是在给定博弈状态的情况下，利用博弈树找到最优胜率下法。但究竟如何实现呢？这个问题没有直接的答案。...在完全不了解对手的情况下，我们可以使用一种非常激进的策略——极小化极大算（Minimax）。在假设对手会做出最优决策的情况下，该策略可以最大化己方收益。...N(v) - 总访问次数是节点v 的另一个属性，表示一个节点在反向传播路径上的次数（同时是它对总模拟奖励贡献的次数）每个已访问节点都会保留这两个值，一旦完成了特定次数的模拟，已访问节点就会将这些代表它们如何被展开...现在让我们来看一下有哪些信息可以用吧。 ? 当前节点（蓝色）是完全展开的，因此它肯定已经被访问了，并且存储了节点统计信息：总模拟奖励和总访问次数。其子节点同样也是已访问的，并且存储了节点统计信息。...一旦完成 MCTS ，最优的一步通常是总访问次数 N(v_i) 最高的节点，因为它的值是被估计的最好的（节点的自身估计值一定是很高的，并且同是也是被探索次数最多的节点） ?

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MiniMax不声不响出了款让人惊喜的生产力产品：「海螺AI」大测评

第一次使用“海螺AI”是在花鸟市场买绿植，因为不懂行情就问了下它，小海螺展现出不错的理解能力和反应速度，老板开价 75 块的天堂鸟最后被我们以 65 元的价格拿下。...和一些国外 AI 软件不同，你不用太担心嘴慢而被它抢话、打断，交流起来比较从容。另外，听不懂时还可以用中文发问，它也会用中文回答。据报道， MiniMax 也是极少数下注语音大模型的团队之一。...利用长达数百万小时高质量音频数据进行训练后，MiniMax 语音大模型性能在去年基础能力上更进一步，效果已经不输 ElevenLabs 和 OpenAI。...abab 6.5s 跟 abab 6.5 使用了同样的训练技术和数据，但更高效，支持 200k tokens 的上下文长度，可以 1 秒内处理近三万字的文本。...abab 6.5 研发过程中，MiniMax 找到了更多加速实现 Scaling Laws 的办法，包括改进模型架构、重构数据 pipeline、训练算法及并行训练策略优化等等。

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Threes-AI 玩小三传奇 (上)

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强化学习的基本迭代方法

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