uuunuuunさんにお願いして、思考エンジンがどれくらいの探索局面数(やねうら王であれば、この値はNodesLimitオプションで制限できる)で、どれくらいの棋力になるのかを調査していたときに、スレッド数によってこの強さが変わることに気づきました。

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WCSC28に出場したたぬき(the end of genesis T.N.K.evolution turbo type D)のNNUE評価関数をやねうら王にマージしました。このNNUE評価関数は、ニューラルネットワークを用いたもので、やねうら王のevaluate()のみの差し換えたもので、探索部は従来のやねうら王のままです。

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以下では、プログラマー向けに説明を書きます。

その昔、CPUの演算で、掛け算が異様に遅い時代があった。割り算はいまでも足し算なんかに比べるとずいぶん遅いけども、掛け算はいまや足し算の数倍程度の時間しかかからない。

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DeepMindがAlphaGo Zeroで使われた手法をチェスと将棋に適用して、チェスと将棋の世界でもぶっちぎり強いソフトが出来たそうです。(私は、内容は詳しく読んでいません。)

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前の記事で、期間限定で「depth10で作った110億局面の教師データ」を公開したのだが、WCSC28のルールによると、大会終了(?)まで入手可能ではない教師データはライブラリとして使えないらしい。仕方がないな…この教師データをWCSC28のライブラリ申請するとともに、WCSC28終了まで公開しておくことをここに約束しよう。

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本大会で最強の評価関数はAperyのものだと私はくどいほど言い続けたが、それを確認しておく。

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今年の6月ごろ、色んな人から、やねうら王だと教師局面の生成が終わらないことがあるという報告を受けた。

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