在当前的AI产品研发中，需要经常回答类似这样的问题。比如哪一款智能音箱更好一些，哪一款引擎更加厉害，或者是哪一个机器学习算法更适合我去用。...每一种任务又是协同开发的一种方式，这就导致任务执行的一个环境是不确定的，还有就是任务在执行时所消耗的资源也是不确定的。...[65x0k6t9kl.png] 评测模型的复杂性 我们要去评模型，会面临不同的深度学习框架，比如基于tensorflow的，基于pytorch的。...评测任务的“弹性” 以下是基于EKS后的整体任务调度流程，我们会把任务封装到一个镜像库，然后调度镜像部署到一个EKS仓库中进行执行，这个就是解决评测任务所面临的不确定性的问题。...在之前，我们要解决不同场景的评测，很多时候就需要靠我们自己平台的开发者跟具体任务的开发者不断地适配，这次任务需要什么环境，我需要帮你准备好，然后让我的任务能够给你提供一个比较好的环境，也能够去执行。
首先创建一个Bing Webmaster Tools的账号，我直接用Google账号登陆。...这里有几个选项可供选择，选择后，直接验证即可： 图片 注：首次添加网站后需要 48 小时才会反映你的网站的数据和报告，但是你可以通过提交网站地图来加快索引编制流程。
如何让搜索引擎知道什么是重要的？ 时本文总计约 2200 个字左右，需要花 8 分钟以上仔细阅读。 如何让搜索引擎知道什么是重要的？...如果不使用canonical标记，那么会导致网站上面不同URL但内容相同的页面被搜索引擎收录，会让搜索引擎误认为网站上面有很多重复页面，从而降低对网站的评价。...这样会让搜索引擎更容易辨别页面重要的内容。很有可能会因一个小错误导致蜘蛛使抓取者感到困惑，并导致搜索结果出现严重问题。 这里有几个基本的要注意的： 1.无限空间（又名蜘蛛陷阱）。...当一个蜘蛛遇到大量精简或重复的内容时，它最终会放弃，这可能意味着它永远无法获得最佳内容，并且会在索引中产生一堆无用的页面。 2.嵌入式内容。如果希望蜘蛛有效抓取网站的内容，最好让事情变得简单。...今天的如何让搜索引擎知道什么是重要的知识就讲到这里了。如果，哪位同学有疑问的话，可以添加我个人微信号：seoiit，一起来讨论下。
【AI大模型】如何让大模型变得更聪明 前言 在以前，AI和大模型实际上界限较为清晰。...但是随着人工智能技术的不断发展，基于大规模预训练模型的应用在基于AI人工智能的技术支持和帮助上，多个领域展现出了前所未有的能力。...文章目录 【AI大模型】如何让大模型变得更聪明 前言 一、大模型的现状与挑战 1.1 理解力的局限 1.2 泛化能力的不足 1.3 适应性的挑战 二、怎么让大模型变聪明呢？...而当训练效果不佳时，大模型就会变得迟钝和不够聪明——毕竟，时代瞬息万变，大模型也是以时代为背景的。 二、怎么让大模型变聪明呢？ 在介绍了现如今大模型陷入的挑战之后，我们该如何让大模型变得聪明呢？...所以，当我们看待如何让大模型变得更聪明这个课题的同时，也要认识到时代的延展性，而人的行为也是如此，只有不断学习，跟进时代，才能不被淘汰，增进知识——从另一个角度来看，这不也正是大模型为了“像人”而努力的一个点吗
如果我们并不能找到这样一个必胜策略，就意味着无论如何走棋，对手总有办法阻止你必胜，由于游戏是零和的，这也意味着对手有必胜策略。...alpha-beta 的核心思想在于剪去某些明显非最优的分支，其原理基于是Minimax算法的特性，本质上是利用了 min 和 max 的“单调性”。 ?...这是因为吃子或者将军后，盘面变得简单，且明显向终局接近（分支因子和搜索深度都会减小）；而且很多情况下会出现兑子，这又大大约束了选择。...“，对应于围棋中的死活问题，即使对于职业选手，这也一直是个难题；围棋中吃子并不明确意味着带来巨大的优势，或者把局面变得更简单，甚至吃子造成的劫争会把局面变得更加复杂；围棋的终局目标也很复杂，并不是象棋中...当然“如何让神经网络学到正确的东西”是个很麻烦的事情，这里我们大多说了神经网络的好处，下面一篇中我们会看到更多乌云。
论文描述了AlphaZero如何快速学习每个游戏，如何从随机对弈开始训练，在没有先验知识、只知道基本规则的情况下，成为史上最强大的棋类人工智能。...这些算法都是由强大的人类棋手和程序员构建，基于手工制作的功能和精心调整的权重来评估位置，并且结合了高性能的alpha-beta搜索。 而提到游戏树的复杂性，日本将棋比国际象棋还难。...日本将棋程序，使用了类似国际象棋的算法，例如高度优化的alpha-beta搜索，以及许多有针对性的设置。 ? AlphaZero则完全不同，它依靠的是深度神经网络、通用强化学习算法和通用树搜索算法。...除了基本规则之外，它对这些棋类游戏一无所知。 其中，深度神经网络取代了手工写就的评估函数和下法排序启发算法，蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法取代了alpha-beta搜索。...AlphaZero下棋时搜索的位置更少，靠的是让神经网络的选择更集中在最有希望的选择上。DeepMind在论文中举了个例子来展示。 ?
实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。...Alpha-Beta 剪枝是一种用于减少在极小化极大算法中所需评估的节点数的搜索剪枝算法。...，并采用了一个基于手工特征的 Alpha-Beta 树搜索算法。...2015 年，DeepMind 团队在上述程序的基础上开发了基于深度强化学习的程序 AlphaGo，并成功击败了欧洲围棋冠军樊麾，成为第一个无需让子即可在 19 路棋盘上击败围棋职业棋手的计算机围棋程序...另一方面，这种不完美信息状态使得游戏策略的复杂度变得更高，进而使得基于树搜索和 CFR 算法的系统计算复杂度更大。
这是一个全新的系列--隔三岔五聊算法。这个系列充满不确定性，什么时间更新全靠自己的心情，今天的文章也有能是最后一篇，内容方面会用通俗易懂的方式聊一下自己学过的算法。...我们众所周知的五子棋、象棋等都属于这类程序，所以说Minimax算法是基于搜索的博弈算法的基础。...因此我方的策略应该是选择那些对方所能达到的让我方最差情况中最好的，也就是让对方在完美决策下所对我造成的损失最小。...“死棋“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？...当选择多的时候，就需要采取剪枝算法（Alpha-Beta）来减少运算量。
这个算法很容易理解，而且也在游戏人工智能领域外有很多应用。 目录 1 介绍 1.1 有限两人零和回合制游戏 1.2 如何表征一个游戏 1.3 什么是最有潜力的下一步？...alpha-beta 剪枝通过压缩搜索空间提高搜索效率。...极小极大算法和 alpha-beta 修剪算法已经是相当成熟的解决方案，目前已被用于多个成功的博弈引擎例如 Stockfish——AlphaZero 的主要对手之一。...一旦搜索受限于时间或计算力而终止，下一步行动将基于收集到的统计数据进行决策。 下面有一些关于上述蒙特卡洛树搜索过程的关键问题，它们有助于我们的理解： 什么是展开或未完全展开的博弈树？...如果你构建一个游戏引擎，那么你的「思考时间」有限，计算能力也有限。因此最安全的选择是只要资源允许，就可以一直运行 MCTS。
（Calvinball，一种不受规则束缚的游戏方式，唯一的规则是“不能使用与上一场游戏相同的规则”） 还有网友对ChatGPT的对手表示同情：这哪预判得了？...（手动狗头） 所以，在这场乱斗中赢过ChatGPT的对手来历如何？ 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。...它基于一个叫做NNUE的神经网络开发，于2008年发布，最初结构非常简单，就是一个4层全连接神经网络，配合alpha-beta搜索使用。...它作为一种语言模型，其实擅长的方向不是国际象棋游戏，而更适合去写一套国际象棋引擎。 事实上，不久前还真有网友这么做了，让ChatGPT自己用Python编写一套象棋程序。...感兴趣的小伙伴们，可以去试试ChatGPT写的这套引擎，究竟好不好用~ 那么，你觉得ChatGPT的棋力如何呢？
最强大的象棋程序是基于复杂的搜索技术、特定领域适应性以及人工评估函数的结合，这些函数在过去几十年里由人类专家不断完善改进。...这些程序使用人类象棋大师的知识和仔细调整的权重来评估落子位置，并结合高性能的alpha-beta搜索函数，利用大量的启发式和领域特定的适应性来扩展巨大的搜索树。...这些程序使用与计算机国际象棋程序类似的算法，再次基于高度优化的alpha-beta搜索引擎，并具有许多特定领域的适应性。...在反复自我对弈过程中，不断更新神经网络的参数θ，让预测结果vt和游戏结果z之间的误差最小化，同时使策略向量pt与搜索概率πt的相似度最大化。...此外，他们还比较了Stockfish和Elmo使用的state-of-the-art alpha-beta搜索引擎，分析了AlphaZero的MCTS搜索的相对性能。
无关移动 一些零和游戏中，在极大极小值搜索算法应用过程中，有些移动是可以跳过的。...通常的做法是基于深度为 1 的评估函数得到的优化后的移动位置，进行所有可能移动的排序（评估函数主要是对移动前和移动后位置进行比较）。所以只是搜索前 n 个深度的最佳移动，而不是所有可能的移动。...在你的 minimax 函数执行这些动作之一后，你都可以简单结束游戏并返回游戏结果。不需要在该分支进一步搜索，因为游戏已经结束了。 争取胜利总是优先于防守。...Alpha-Beta 剪枝 很经典，且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝 算法。...简而言之 -- 考量下你的游戏并对你的游戏采用更有意义的方式进行搜索。这是我目前做的最复杂的改进。 复查你的代码 这看起来不应该在本文出现，但是你可以在你的函数方法中进行改进。
在我看来，通过游戏这条路，是能够让人工智能在现实世界中实现广泛应用的。 Game AI是如何工作的？ 首先我先简单介绍一下Game AI是怎么工作的。...比如跳棋游戏每步的决策比较少，国象稍微多一些，这样我们可以用传统的Alpha-Beta Pruning再加逐步加深的搜索法。在这个办法里面，每一次向下搜索，是要考虑到所有的决策的。...所以它与Alpha-beta Pruning不一样的地方是，没有界定它的深度是多少，就从0开始，让它自动生长，长出来后我们会发现很多路线是不会搜索的，可能往下走几步就不走了，因为它发现这几步非常糟糕，就不会走下去...还有一点就是，一般来说我们在做游戏的时候往往会想到怎么去利用对方的弱点，但其实不是这样的。更好的方法是，我尽量让别人发现我的弱点，然后据此我可以去改进它，变得越来越强。...，那么我们如何让机器也能做到这一点； 如何让bot学会战略性思考，分清战略和战术的区别。
还有很多人研究游戏，因为游戏是可以反映人类智能的。当时就有很多人研究棋类游戏。在1956年达特矛斯会议上就有人演示了机器下棋的过程。...虽然在这个过程中人们认识到了知识的重要性，但是知识获取始终是一个难题。当时虽然机器学习的概念也被提了出来，有基于归纳法的学习、基于解释的学习、基于演绎的学习等等各种理念，但是都没能取得成功。...人工智能的发展就是由“说不清”变得“说得清”，也就涉及到了描述的问题和相应的算法求解的发展。...垃圾网页识别 垃圾网页指的就是通过欺骗搜索引擎，用户搜索的时候，即使是搜的与这个垃圾网页没有关系的词，它也会通过欺骗搜索引擎，把自己的网页排到前面去。非常影响用户体验。...这种涉及到搜索引擎的诈骗问题也让很多公司苦恼，甚至还有很多公司因为这个问题被诉讼了。我们当时也觉得这种欺骗电话识别很难做。因为诈骗网页完全可以照抄厂家的官网，只是上面的客服电话不一样。
下面是一个示例程序，展示如何实现这一点。...程序有错误，需要修改 return count >= 5 为 return count >= 7 第二次询问 基于上面代码，请完成人与AI互动的代码 第二次回答 你提供的是一个图形化界面的五子棋游戏代码...第三次询问 请用Alpha-Beta剪枝提高AI的棋力 第三次回答 为了提高AI的棋力，我们可以使用Alpha-Beta剪枝算法。...Alpha-Beta剪枝是Minimax算法的一种优化，它能有效减少搜索树的大小，提高计算效率。下面的代码实现了基于Alpha-Beta剪枝的五子棋AI。...如果需要更高的AI棋力，可以逐步增加搜索深度或改进评估函数。希望这些改进能帮助你实现更流畅的游戏体验！
最近正在做一个人工智能的中国象棋，所以不可避免的接触到了博弈论，因为考虑到以后还会有所涉及 (alpha-beta search)，所以写成了一片文章 这里以中国象棋为前提，AI首先需要一个博弈树 (变种的二叉树...，N叉树)，这是基础，因为下面的算法都是基于这颗树的，如下图就是一个#字棋游戏的博弈树： 至于为什么需要这棵树我相信你很容易想到，计算机最擅长什么？...，如果走法会产生合局，就返回一个0左右的数；如果由于当前博弈树深度没办法判断局面，那么评价函数会返回一个启发值，至于这个启发值怎么算，百度一下你就知道，好吧我还是提供一片基于中国象棋的启发值计算(目测这个公式是作者自己使用的...)()http://www.xqbase.com/computer/basic_evaluation.htm 然后就是喜闻乐见的code了 总结一下上面的内容，这个函数的参数一个设计者想让AI进行穷举的博弈树的深度...，而十层的搜索就超过两千万亿，所以由此产生了以后会说的alpha-beta搜索算法
搭载了 ARM 处理器的云服务器性能究竟如何？和常见的 X86 云服务器有哪些区别？...deepsjeng_r ( alpha-beta 树搜索 ) 基于 2008 年世界计算机速度国际象棋冠军 Deep Sjeng WC2008，专注于获得尽可能高的演奏强度；Leela_r ( 蒙特卡洛树搜索...) 是一个围棋引擎，具有基于蒙特卡罗的位置估计、基于置信度上限的选择性树搜索和基于 Elo 评级的移动估值。...本次测试在相同规格的 SR1 和 S5 实例下进行。 结果表明，SR1 在蒙特卡洛数搜索、alpha-beta 树搜索方面有较大优势，比 S5 提升1倍以上。...沉浸式体验 ARM 架构算力 为了让大家进一步了解 ARM 架构算力，我们还准备了视频帮助你沉浸式体验 ARM 架构云服务器。
这种思想在Alpha-Beta 剪枝算法中得到了很好的体现，而且在一些相对比较复杂的棋类游戏（比如国际象棋）中取得了较好的效果。...著名的深蓝（Deep Blue）计算机上运行的算法就是基于Alpha-Beta剪枝算法，这个算法在有充分的硬件资源的情况下能够做相对比较深的博弈树搜索，而且早在1997年的时候，当时的硬件水平加上Alpha-Beta...基于博弈树的启发式搜索算法虽然在搜索空间相对较小的棋类游戏中取得了很大成功，但是对于搜索空间很大的棋类游戏，比如围棋，局限于当前的硬件资源，搜索深度并不能达到击败人类的程度。...下面介绍一下基于深度学习模型的蒙特卡洛树搜索算法。...3 算法使用的模型 下面介绍如何使用PyTorch来实现一个用于五子棋的蒙特卡洛树搜索算法。 为了能够执行蒙特卡洛树搜索算法，首先需要一个五子棋的强化学习环境。
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