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| 更新日： | 2024/11/29 22:44 | ||||||||||||||||
| No. | クラス | 参加者名 | 開発者 | 読み方 | 代表者の年齢 | 参加スタイル | マシン環境 | 計算主体 | 3行アピール | アピール文書 | 意気込み | ソフト名の由来 | 使っているライブラリ | 自分の独自の改造によるレート向上 | ハードウェア統一戦があれば参加するか？ | 予選で敗退した場合、翌日のB級またはC級に参加するか？ | タイムスタンプ |
| 1 | ポン太がタヌキになりまして。 | ザイオソフト コンピュータ将棋サークル | ぽんたがたぬきになりまして | 40 | AI | AWS EC2 m7a.metal | CPU | halfkp_1024x2-32-64 による学習データの作成 知識蒸留 手数に応じた lambda の変更 |
タヌキが将棋 AI になる話 | ポン太がヒトになりまして。 | やねうら王 tanuki- | R+20 | 参加する | 参加する | 2024/11/29 19:04 | ||
| 2 | HoneyWaffle | 渡辺 光彦 | はにーわっふる | AI | AWS EC2 m7a.metal-48xl | CPU | 練りに練った振り飛車定跡 WCSC34では出し切れなかった変化をお見せしたい |
決勝リーグに行きたいです | 何重にも意味をかけてるので選手権のアピール文章を参照→ https://www.apply.computer-shogi.org/wcsc34/appeal/HoneyWaffle/HoneyWaffle-appeal-WCSC34-20240428.pdf | やねうら王、水匠10beta（予定） | 数字で見ると、少なくともR-100くらいはR下がりますね… | 参加する | 参加する | 2024/11/25 21:15 | |||
| 3 | Daigorilla | Daigo | ダイゴリラ | 28 | AI | C7a metal | CPU | NNUE Hkpe9 WITH NNUE pytorch | 打倒 dlshogi | やねうら王 dlshogi | Haoに対して500戦6割 16t 2s rv500 |
参加する | 参加する | 2024/11/10 20:37 | |||
| 4 | W@nderER | ihme_vaeltaa | わんだらー | AI | 未定 | GPU | WCSC34のテーマの続き RyfcNetを参考にしつつ、GoogLeNetから10周年ということで Inceptionモジュールを導入したり、Inception-ResNet ？風なネットワークで学習したり、 最初Padding有でやっていたが、RyfamateがPaddingなしだったというのとで無し版を学習させてるところ |
計算資源が足りなすぎて何もわかりません。 | Wanderer & Wonderer 詳しくは過去の選手権のアピール文書などを |
質問が曖昧なので曖昧な解答ですが、やねうら王、dlshogi、Apery、技巧、python-shogi、cshogiとか | わからん | 参加する | 参加する | 2024/11/14 0:33 | |||
| 5 | TMOQ（特大もっきゅ） | TMOQ | とくだいもっきゅ | 54 | AI | CPU: Core Core i7-11700K 3.6GHz、GPU：NVIDIA GeForce RTX 3080 16GB | それ以外 | ChatGPTを活用した将棋を目指しております、今回はChatGPTのFine-Tuningも行いました | リンク | 今年はマシントラブルが起こりませんように | 愛娘が名付けてくれました、特大サイズのもっきゅ、らしい | 『お前、 CSA 会員にならねーか？』、『DeepLearningShogi』 | 3000以上落ちております | 参加する | 参加する | 2024/11/28 6:00 | |
| 6 | Menuet | 谷合 廣紀 | メヌエット | 30 | AI | なんらかのCPUインスタンス(96thread以上の予定) | CPU | nnue-pytorchを参考に、keras3でnnueを学習するnnue-keras3を作成。 WandBなどのMLOpsを用いることで実験管理を効率化した。 optunaで探索部のハイパーパラメタを最適化することで、レーティング向上を実現した。 |
楽しみます、優勝できたらきっと楽しい。 | nnueの枠組みの中での細かな改善がメインなので、フランス語の「menu（小さい）」に由来する3拍子の舞曲、メヌエット?にした。 | やねうら王、cshogi | Haoと比較して+50以上 | 参加する | 参加する | 2024/11/11 23:06 | ||
| 7 | AobaZero | 山下宏、保木邦仁、小林祐樹 | あおばぜろ | AI | 4090 x12 | CPUとGPU両方 | AobaZeroの棋譜を使ってdlshogiのモデルを作成します。Aoba振り飛車の棋譜も1割ほどほど混ぜて振り飛車を不当に低く評価しないようにします。持将棋模様で敵陣内の枚数で勝率を99%でなく80%から99%に可変にして早く宣言できるように調整します。 | 宣言勝ちが上手くなるのを期待しています。 | 仙台の青葉山とAlphaZeroからです。 | Bonanza,LeelaZero,dlshogi | 参加する | 参加しない | 2024/11/12 15:00 | ||||
| 8 | 手抜き | 手抜きチーム | てぬき | AI | CPU | 勉強用にオーソドックスな構成にしています： ・D言語 ・αβ探索 ・NNUE評価 |
『どうたぬき』(tanuki- 第1回世界将棋AI電竜戦バージョン)のnn.bin | R-2000? | 参加する | 参加する | 2024/11/12 22:17 | ||||||
| 9 | Ari Shogi and フレンズ | 兵頭 | ありしょうぎあんどふれんず | 18歳 | AI | Core i5-13400F + GeForce RTX 4060Ti(メモリ16GB) | CPUとGPU両方 | 昨年から引き続き「DL系で優位を作りNNUE系で押し切る」という方針で開発している。 DL系では評価関数のアンサンブルや確率的PonderでNNUE系AIのPonder手を考慮する機能を中心に、NNUE評価関数ではSWAやモデルパラメータの算術やモデルマージ(キメラ化)を中心に色々試している。 |
リンク | トラブル・時間切れ負け0で勝率55%以上を目指します。 | 牡羊座 | cshogi、python-dlshogi2、やねうら王(GitHub版)、nnue-pytorch(自作NNUE学習部で一部を参考にしている)、Hao、水匠5、BLOSSOM、tanuki-wcsc28 | 全体では計測できてない。NNUE評価関数単体だと現状ほぼ強くなってない。 | 参加する | 参加する | 2024/11/23 0:13 | |
| 10 | Phonanza | ペンギンクミマヌ | フォナンザ | 26歳 | AI | Ryzen7 3700X,16GB | CPU | 今回は大会で初めて定跡を積みます。自分専用の定跡を作りました。他のソフトで定跡を掘ると自分のソフトではうまく使いこなせない変化が多数存在することがわかったので、自分のソフトが扱える定跡を作りました。 | ハードウェア統一戦に出場したいです | 歴史に名を刻む将棋AIを作りたくて.... | dlshogiライブラリ、nnue-pytorch、cshogi、やねうら王 | わからん | 参加する | 参加する | 2024/11/16 15:25 | ||
| 11 | dlshogi | 山岡忠夫 | ディーエルショウギ | AI | H100 PCIe x8 | CPUとGPU両方 | ResNet+Transformerの2億パラメータのモデル いっさい探索なしでfloodgateで2800のレーティング (間に合えば)知識蒸留 |
将棋AIのスケーリング則を実証したい | ディープラーニング将棋 | Apery | 参加しない | 参加する | 2024/11/17 16:29 | ||||
| 12 | ねね将棋 | select766 | ねねしょうぎ | 33 | AI | iPhone 15 Pro | それ以外 | Deep Learning系将棋ソフトやねうら王をiPhoneで動作させます。 Neural Engineと呼ばれる機械学習専用チップを活用し、局面評価を高速化しています。 Apple系環境のためのビルド手段を整備しました。 |
リンク | 一般家庭にもあるようなモバイル端末でも結構強いところを見せたいです。 | 使用技術であるNEural NEtworkのアルファベットの綴り"NENE"から。 | やねうら王（対局エンジン）、dlshogi（評価関数学習） | R+330 (※2022年時点。iPad第9世代上で、CPUのみを利用した場合を基準にNeural Engineの強さを計測) | 参加しない | 参加する | 2024/11/18 19:42 | |
| 13 | 氷彗 | 氷彗制作委員会 | ひすい | AI | 未定 | CPU | nnue-pytorchによる学習 HalfKA 1536-15-64 アーキテクチャー LayerStack |
互角局面上は強くなりました。大会で出てくるような局面はわかりません。 | 水匠リスペクトの名前をChatGPTに考えてもらいました。 | YaneuraOu masterブランチ nnue pytorch (nodchipさんによる将棋対応ブランチ) |
氷彗 AVX2 vs 水匠10beta + YaneuraOu V8.31DEV 64AVX2 TOURNAMENT 4 thread 1秒 互角局面 2181勝-580敗-239分 (76.68 %) |
参加する | 参加する | 2024/11/19 1:25 | |||
| 14 | きのあ将棋 | きのあ | きのあしょうぎ | AI | 未定 | CPU | ・いわゆるフルスクラッチ勢 ・候補手評価はキレーティングにて生成 ・局面評価は深層学習の影響を受けた独自方式 |
さいきん体調悪すぎ | きのあそび | 他者将棋ライブラリの利用なし | 参加する | 参加する | 2024/11/22 2:22 | ||||
| 15 | 水匠 | たややん、やねうらお、よみぃ | すいしょう | AI | AMD EPYC プロセッサ | CPU | ボトルネック型NNUE評価関数の場合、評価値に限界があり、その評価関数で教師データを作成しても強くならないことがわかりつつあります。そこで、ボトルネック型ではない評価関数（HalfKP-512x2-8-8）を教師データ作成用に準備した上で、強化学習を試みました。 | 3連覇目指します。 | すいしょうのすいしょうしゅってダジャレを言える | やねうら王、NNUE-Pytorch | Haoに対してR+200 | 参加する | 参加する | 2024/11/23 17:41 | |||
| 16 | 鯤鱶 | jinyin, yingling | kunxiang | AI | core i5-11400H | CPU | Considering the achievements of tttak, wanderer, and etude no.3, we have implemented the architecture HalfKP-DistinguishGolds_512x2-16-96. | "imaginary fish , dried fish". Planed to use ?, ?, ? etc., considering the character code, we decided to use 鯤 鱶. |
YaneuraOu, Hao, HalfKP-KSDG_512x2-8-96_20240707 | 参加しない | 参加しない | 2024/11/22 8:40 | |||||
| 17 | 元気もりもりニンニクパワー | 都賀町えいだ | げんきもりもりにんにくぱわー | AI | AMD Ryzen 5700G / RTX 3060 | GPU | python dlshogi2をベースに一部をC#で作成しました。wcsc34に出場した時と同じものです。 | 1勝をめざします | アンケート＆配信で決めました。 | python dlshogi2 | R-300程度 | 参加しない | 参加する | 2024/11/22 14:56 | |||
| 18 | KKO | KK | カカオ | 12 | AI | Intel(R) Core(TM) i7-10510U CPU @ 1.80GHz 2.30 GHz RAM8.00 GB |
CPU | tanuki-wcsc28に振り飛車と居飛車を学習させる 定跡をパラメーターの多い評価関数でつくる 対抗系も定跡の中に混ぜる |
真ん中より上がいい | ロボコンに出ていたロボの名前 | やねうら王 水匠 tanuki-wcsc28 Li QPD_train | 不明 | 参加する | 参加する | 2024/11/26 18:46 | ||
| 19 | 芝浦将棋Softmax | 粂川叶、古根村光、五十嵐治一 | しばうらしょうぎそふとまっくす | 27 | AI | 13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13400F 2.50 GHzv | CPU | MC Softmax（モンテカルロ・ソフトマックス）探索という探索方式を採用しています． この探索法は，評価値の良さそうなノードを優先的に探索する選択探索の1つです． 確率的にノード選択を行うため，モンテカルロ木探索とはこの点で大きく異なっています． |
リンク | デバッグと静止探索周りの改善を頑張ったので正常に動くことを祈ります。 | 元々は芝浦工業大学の研究室からの出場で、MC Softmax探索を用いていることから。 | 評価関数にtanuki-かAperyのものを、定跡にテラショック定跡を使用する可能性があります。 | 参加しない | 参加する | 2024/11/23 13:21 | ||
| 20 | Ryfamate with やねうら王 | やねうらお、駒の書体(Komafont)、よみぃ | りふぁめいと うぃず やねうらおう | AI | GeForce RTX 4090*8 | CPUとGPU両方 | 近年、生成 AI などの分野で目覚ましい成果をあげる Transformer であるが、そのまま将棋用の評価関数とした場合は推論速度が問題となる。そこで、RyfcNet では、ResNet の一部ブロックを、Transfomer の中核的要素である Attention を用いたブロックに置き換えた。 | 無事に参加できるようにがんばります | Ryfamateとやねうら王の融合(融合はしてない) | やねうら王、ふかうら王、dlshogi、cshogi | dlshogiの公開版からはR+200ぐらい？ | 参加する | 参加しない | 2024/11/24 0:02 | |||
| 21 | 奏 | ふうっぴ | かなで | 19歳 | AI | 未定 | GPU | 全て、公開されている教師データを使い、かつ序盤を重点的に学習させました。一方、差がついた局面や終盤はかなり弱いです。また、ネットワークの構造を少し研究し改良しました。 | トラブルだけはないように頑張りたいです。 | 秘密です！ | やねうら王（ふかうら王）、dlshogi、ペタショック定跡 | 不明（dr2_exhiとほぼ互角？） | 参加する | 参加する | 2024/11/23 14:48 | ||
| 22 | shotgun | 芝世弐 | しょっとがん | 51 | AI | i7-8750H | CPU | 第5回電王トーナメント準優勝のまま参加します ノード数制限を入れて当時とほぼ同じ性能に落としております 基準ラインとしてトラブル無い完走目指します |
ノータイムの序盤を御堪能ください | アメリカンフットボールの戦型から | 技巧・やねうら王・python-shogiなど | 第5回電王トーナメント準優勝 運営設置の基準です |
参加しない | 参加する | 2024/11/23 15:38 | ||
| 23 | 二番絞り（ビール工房HFT支店） | 芝世弐、曽根壮大 | にばんしぼり（びーるこうぼうえいちえふてぃしてん） | 51 | AI | raytrek Workstation N6630（オプション全て上限） 第3回ハードウェア統一戦用の実機ハードウェア |
CPUとGPU両方 | 念入りに心を込めて絞りました。 探索無しでも奨励会員含めほとんどの人類に勝てます。 今年はどうなることやら。 |
ハードウェアのデモンストレーション含めトラブルなく対戦出来れば良いと思っています。 | 生成した教師データを再度流用するプロジェクトと言う意味です。 | python-shogiやらdlshogiやらcshogiやら | 一時は随分リードしていたつもりですが今はどんなもんでしょうか。 | 参加する | 参加する | 2024/11/23 15:46 | ||
| 24 | スーパーうさぴょん２X改２（偶奇調整用） | うさぴょんの育ての親 | すーぱーうさぴょんつーえっくすかいつー | 53 | AI | Ryzen9 5950X | CPU | スーパーうさぴょん２X改をBitBoard化したものです。 | 偶奇調整頑張ります | 「うさぴょん」は、うさぴょんの生みの親さんの名付け。 バージョン番号は、ストリートファイターシリーズ準拠 |
Nanoha-mini | なのはminiとは比較不能（な位強くなってる） が、スーパーうさぴょん２Xとは全く 差がない （BitBoardの実装失敗してるのか？） |
参加しない | 参加する | 2024/11/23 17:52 | ||
| 25 | Ｇrampus | あふろん@Grampus | ぐらんぱす | 334 | AI | Ryzen Threadripper 3990X | CPU | 評価関数と定跡の極北を目指しています。 ・ﾅﾝﾄｶ10評価関数シリーズ(halfkp_512x2-8-64) ・いわゆる「姉弟子定跡」 「待って！待って！置いてかないで！あんた一体なんなのよ！ウワッ！車は盗む！シートは引っぺがす！あたしはさらう！娘を探すのを手伝えなんて突然メチャクチャは言い出す！かと思ったら人を撃ち合いに巻き込んで大勢死人はだす！挙句は電話ボックスを持ち上げる！あんた人間なの！？お次はターザンときたわ！警官があんたを撃とうとしたんで助けたわ！そしたらあたしまで追われる身よ！一体なにがあったのか教えて頂戴！」「駄目だ」「駄目ぇ？そんなぁ！ああぁやだぁ！危ない！ああー！やめてなにすんの？ああ！前！アッーーーー！今日は厄日だわ！うわお！」 |
人はみな 誰にも見せぬ自分を 持っている―― 世界各国が水面下で熾烈な情報戦を繰り広げていた時代。東国（オスタニア）と西国（ウェスタリス）は、十数年間にわたる冷戦状態にあった。西国の情報局対東課〈WISE（ワイズ）〉所属である凄腕スパイの〈黄昏（たそがれ）〉は、東西平和を脅かす危険人物、東国の国家統一党総裁ドノバン・デズモンドの動向を探るため、ある極秘任務を課せられる。その名も、オペレーション〈梟（ストリクス）〉。内容は、“一週間以内に家族を作り、デズモンドの息子が通う名門校の懇親会に潜入せよ”。〈黄昏（たそがれ）〉は、精神科医ロイド・フォージャーに扮し、家族を作ることに。だが、彼が出会った娘・アーニャは心を読むことができる超能力者、妻・ヨルは殺し屋だった！3人の利害が一致したことで、お互いの正体を隠しながら共に暮らすこととなる。ハプニング連続の仮初めの家族に、世界の平和は託された――。 アーニャがんばるます |
英語の「鯱」より | やねうら王、suisho10beta、tanuki-wcsc32定跡 | 神をも冒涜する12番目の理論 ―それは、俺たちが手にした偶然の産物。 2010年7月28日、岡部倫太郎は「未来ガジェット研究所」のリーダーとして、友人たちと奇妙な発明品を開発する日々を送っていた。秋葉原で開かれた講義に参加した岡部は、そこで天才少女・牧瀬紅莉栖に出会う。彼女はタイムトラベルについて独自の見解を披露していたが、その後何者かに刺され命を落とす場面を目撃する。動揺した岡部が送信したメールが過去に届き、それをきっかけに世界が変わる。この時、岡部は「リーディング・シュタイナー」と呼ばれる能力により、世界線が変動しても記憶を保持することを自覚する。これが彼を、物語の中心に押し上げる要因となる。岡部とその仲間たちは、偶然作り出した「電話レンジ（仮）」が、過去にメール（Dメール）を送信できる装置であることを発見する。これを使い、彼らは過去の些細な事象を改変する実験を繰り返すが、これが思わぬ事態を引き起こす。各ラボメンは、個人的な願望を叶えるためにDメールを送るが、これらの過去改変の連鎖が「バタフライ効果」による大規模な変動を引き起こし、岡部たちをさらなる危機に追い込む。ラボが進めるタイムマシン開発が国際的組織「SERN」に感知され、岡部たちは彼らの監視下に置かれる。SERNはすでにタイムトラベルを研究しており、失敗例を「ゼリーマンズ・レポート」として記録していた。SERNの陰謀を阻止しなければ、未来はディストピア化することが判明する。この過程で、最愛の幼馴染である椎名まゆりが命を落とす運命が「α世界線」の確定事項であることが明らかになる。岡部はタイムリープマシンを使用し、何度も過去に戻るが、まゆりの死は回避できず、絶望のループに陥る。ついに岡部はすべてのDメールを取り消し、「β世界線」へ移行する。これにより、まゆりの死は回避されるが、今度は紅莉栖が命を落とす運命が確定する。岡部は、紅莉栖とまゆりの両方を救うため、「シュタインズゲート世界線」という理想的な未来を目指すことを決意する。 R+10 |
参加する | 参加する | 2024/11/25 5:43 | ||
| 26 | 負け定跡が多すぎる！ | マケジョ応援委員会 | まけじょうせきがおおすぎる | AI | RTX 3080 | GPU | ・深層学習モデルのアンサンブルに挑戦 ・手法の改善で居飛車モデルではR+80程度の改善 ・飛車を振らせるための調整手法も開発中 |
,===,====、 _.||＿__|_____||_ ／／ ／||＿＿＿|^ l| ／／ ／／|| |口| || ／／ ／／||...|| |口| || ／／ ／／ ||...|| |口| || ／／ ／／.... ||...|| |口| || ／／ ／／ .... .||...|| |口| || "" :::'' |／ |／ '' " ::: ⌒ :: ⌒⌒⌒ :: "" ` :: ,, ::::: ,, ;￣￣￣ "､ :::: " ,, , ::: " :: " :::: " ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃負けてこそ輝く振り飛車たちに、幸いあれ！ ┃ ┃ ┃ |
ジョン・シドニー・マケイン3世 | ふかうら王、dlshogi、水匠 | 深層学習のアンサンブルで+80ぐらい | 参加する | 参加しない | 2024/11/24 16:07 | |||
| 27 | 中富線56号 | 横井悟郎 | Nakatomisen No.56 | 21 | AI | 未定 | CPU | nnue-pytorchを用いて学習 作者の棋風に調教 |
初出場、完走できるか不安 | 近所にある鉄塔 | yaneuraou/YaneuraOu nodchip/nnue-pytorch |
不明 | 参加する | 参加する | 2024/11/24 18:03 | ||
| 28 | 爆裂駒拾太郎 | burokoron | ばくれつこまひろいたろう | AI | OS：Windows 11 Pro CPU：13th Gen Intel(R) Core(TM) i9-13900K 3.00 GHz RAM：64.0 GB |
CPU | 思考に大きな影響を与える他者の創作物を使用しないフロムスクラッチ将棋ソフト(指し手生成はライブラリ使用)です。 相手玉を詰ますと負けになるように制限した探索部で学習データを生成することにより、積極的に入玉する棋風を目指します。 評価関数には2駒関係に基づく独自のニューラルネットワークを使用しています。 |
リンク | 詰将棋意味ないです。 | 詰将棋のみで学習した爆裂駒捨太郎が詰将棋は意味ないことに気づいて駒を取るようになったため。 | 局面管理：yasai 0.5.0、cshogi 0.7.5 | 参加する | 参加する | 2024/11/24 20:41 | |||
| 29 | タンゴ | 渡辺 敬介 | タンゴ | 30 | AI | CPU | 実現確率探索による深い読みと、機械学習により最適化された正確な評価関数により、 強力なコンピュータプレイヤの実現を目指します。 本プログラムの大きな特徴は、局面評価関数および実現確率用の着手確率にFactorization Machinesを使用している点です。 |
参加しない | 参加しない | 2024/11/24 20:57 | |||||||
| 30 | いろは with MysteriousBook | 日本工学院 & MysteriousBook | いろは うぃず みすてりあすぶっく | 45 | AI | AWSのEC2を使う予定ですわ。 | CPU | 今年のTSEC5で第4位の十六式いろは幻（まほろ）に、昨年度B級優勝者による人力定跡を搭載しました。 今年は決勝リーグを狙います！！ |
C級準優勝とB級優勝の力を結集し、決勝リーグでの勝利を目指します！！ 『十六式いろは幻（まほろ）』の戦略を駆使し、定跡『MysteriousBook』の奥深い知識を活用し、観客の心を掴む素晴らしい試合をお届けします！！ |
「十六式いろは幻（まほろ）」と「MysteriousBook」から。 一からという意味の「いろは」と、アトリエシリーズのソフィーのアトリエから。 |
やねうら王 水匠5、Hao、BLOSSOM |
2024-07-30、floodgateで R4623 | 参加する | 参加する | 2024/11/24 21:14 | ||
| 31 | チョコバナナ | チータ | チョコバナナ | 23 | AI | GPU | 将スタで学習データを作成して、dlshogiで学習 | 参加する | 参加する | 2024/11/24 21:44 | |||||||
| 32 | ナナ将棋 | ihme_vaeltaa | ななしょうぎ | AI | Cortex-A7 | CPU | 去年と同じです。 香車を歩兵と同じだと思っています。 |
リンク | 久しぶりなので動くか心配です。 | 第一回電竜戦の時に書いたので、そちらを見てください。 | なのはmini/Apery | なのはminiよりは強く、Apery-Rustよりは弱い | 参加しない | 参加する | 2024/11/24 22:01 | ||
| 33 | なのは | 川端 | なのは | AI | Minisforum UM790Pro | CPU | Stockfishを自力で将棋化しました | 不戦敗は避けたい | 熱血魔法バトルアクションアニメ「魔法少女リリカルなのは」シリーズの主人公高町なのはを由来にし、さまざまな称号を冠する彼女のような強さを盤上で実現したいという願いを込めています。 | 評価関数の学習にやねうら王、Aperyを使うかも | 参加する | 参加する | 2024/11/24 23:56 | ||||
| 34 | きのあ将棋：読み優先 | きのあ | きのあしょうぎよみゆうせん | AI | CPU | 基本構造は通常のきのあ将棋。その亜種。 探索内部で通常版より自分側の読み筋を大きくカットするなどして通常版と差別化予定です。 |
簡単な違いで棋力の違う相手に一発はいるような、だけど通常版より弱いような仕上がりになると嬉しいです。 | きのあそび | きのあ将棋通常版 | たぶん通常よりよわくなります | 参加する | 参加する | 2024/11/24 23:57 | ||||
| 35 | 清風 | あごー | せいふう | 24 | AI | 借りられたPC（RTX 4090を複数枚） | GPU | 探索部にUGapEを導入 ResBlock5層64フィルタの超軽量モデル 読み保存による高効率の定跡作成(をしたかった) |
リンク | 工夫が?み合って全力がだせると嬉しいです。 | 清らかな将棋を目指すことです。 | ふかうら王、dlshogi、cshogi、（やねうら王） | 参加する | 参加する | 2024/11/25 11:33 | ||