Deep Learningを使った将棋ソフトは詰将棋ルーチンがないとどれだけ弱くなるのか?

ふかうら王 3kn(3000ノード固定,評価関数GCT) VS 水匠 300kn(30万ノード固定)での対局で、これがほぼ互角のようなので、詰将棋ルーチンを無くすとどれだけ強さが変わるのかを検証してみた。

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将棋ソフト、長時間の対局は、Deep Learning系に軍配が上がるのか?

Deep Learning系の将棋ソフト(ふかうら王)と、やねうら王(評価関数:水匠)とで、長時間にした時にどちらのほうが棋力の伸びが大きいかについて計測したので公開する。

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渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件

ここまでひどい記事は久しぶりだ。

渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか?」 脳研究者の答えは…
https://number.bunshun.jp/articles/-/846635

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BitCoinが値上がりすぎて将棋ソフトの開発ができない件

昨年11月に行われた電竜戦ではDeep Learningを用いた将棋ソフトGCT(エンジン部dlshogi)が優勝して、半年後のWCSC31(第31回 世界コンピュータ将棋選手権)では、Deep Learning勢しか決勝日には残れないのではないかと私は予想した

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WCSC31にはDL勢しか決勝日に残らない(予言)

やねうら王の定跡生成のためにMCTS(モンテカルロ木探索)の探索部書いてたんですよ。まあ、半日ぐらいでだいたい書けて、ふと思ったんです。あれ?これ、dlshogiの評価関数呼び出せるようにしたら、dlshogiなんじゃね?と。

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