tmxk0411的个人资料

小申不擅长做活最近一段时间看了许多盘小申输的棋，很多都是因为先让对方形成了大模样，然后小申最终做活失败导致崩盘，输白洪渐的那一盘就是典型例子，和今天有一定相似之处。小申最擅长的局面是双方没有死活压力，他可以通过精准的判断实现碾压。但一旦有了死活压力，他其实平均水准并没有高出一线棋手，甚至还不如很多屠龙派的高手。总的来说，要想击败小申就必须把自己下厚，然后对小申的大龙发起攻击从而获利，毕竟从布局和功夫棋上领先小申还是很有难度的。

Alphago 开局库 sgf 文件，下载自教学工具官网链接: http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fpan.baidu.com%2Fs%2F1jHFjXtk&urlrefer=6e62cc965cc75d32a39a469a978a8595 密码: 86g4 使用 GoGUI 加载即可。效果和教学工具官网等同。

Zen 15.5 进步挺大的 Zen-15.5-2c1g 在 cgos 已经 4100 分了，103盘只输给了 Zen-15.3-10c 和 Zen 14.0-1c1g 各一盘。如果绝艺还是现在这个水平的话，12月估计要继续不敌 Zen 了。

樊麾成为围棋界第一个nature论文的联合作者 D.S., J.S., K.S., I.A., A.G., L.S. and T.H. designed and implemented the reinforcement learning algorithm in AlphaGo Zero. A.H. (黄士杰), J.S., M.L. and D.S. designed and implemented the search in AlphaGo Zero. L.B., J.S., A.H. (黄士杰), F.H. (樊麾), T.H., Y.C. and D.S. designed and implemented the evaluation framework for AlphaGo Zero. D.S., A.B., F.H. (樊麾), A.G., T.L., T.G., L.S., G.v.d.D. and D.H. managed and advised on the project. D.S., T.G. and A.G. wrote the paper. 从这段文字中可以看出樊麾参与了 Alphago 的搜索以及演算框架的设计和实现，具体参与了哪些内容就不得而知了。不过不管怎么说，祝贺他成为史上第一个在nature论文留名的职业棋手！

柯洁的微博被删了两次柯少侠想必对这个世界的套路有更深的理解了。

危险的不是球，是球拍

【脑洞】柯南里面犯人的预想判决这几天看了日本网友的一些讨论觉得挺有意思的，所以来这里讨论一下柯南里面主要案件犯人的判决。根据日本刑法，恶性案件的刑罚主要有有期徒刑、无期徒刑和死刑三种。其中有期徒刑最高不能超过30年。鉴于剧场版的犯人通常是柯南里最罪大恶极的角色，脑洞将先从剧场版开始。 (部分内容整理自日本论坛关于柯南的讨论)

舞者(P)究竟身份是什么从对局记录上看似乎是AI，因为一开始下的比较差，到现在20局能赢17局，而且击败了CGI弈城版本，可见实力不俗。但是绝艺的话似乎应该比这个水平更强一些，个人认为不是绝艺，会是之前的“符合预期”吗？

Deepzengo夺冠，野狐就不发新闻了最新的关于智能围棋公开赛的新闻还是“绝艺首战告捷”

CGI给孔杰的操作界面

孔杰 + CGI vs Deepzengo 开始了比赛开始了！

建议以后绝艺也上cgos测试没必要藏着掖着，既然今天都输了，干脆以后就在明面上竞争得了。。。

所以说昨天CGI对绝艺原本真的是劣势吗？我换了好几种方式收官，感觉十分接近，感觉也就半目到一目半左右的差距。也许绝艺当时就真的认为自己不行了才会去角上搞事情，这并不是没有可能。

CGI中盘胜天壤，将与Deepzengo争冠猜得到故事的开头却没猜到结尾啊。。。

Deepzengo 中盘屠龙胜绝艺真是爆冷啊。。。

淘汰赛第一轮战报 CGI 中盘胜 Leela 天壤中盘胜 Rayn 绝艺胜 AQ (垃圾时间) Deepzengo 胜 Dolbaram (垃圾时间)

张涛的等级分涨了40多分。。。之前好像是3320左右，现在到3367了！而且排名从90多名一下子超过党亦飞到了58名！

第四轮战况快报目前比赛还没有开始。

第三轮战况实时快报目前比赛还未开始。

CGI在技术上其实有很多创新比如其最重要的创新“支持动态贴目的价值网络”。这个东西让CGI对于价值的判断越来越精准，而且如果没有被屠龙的话，几乎不会出现水平线效应。而deepzengo为了防止被屠龙搞了个dragon safety算法，反而拖累了关键的价值判断。

第二轮战况速报 AQ 中盘胜先知围棋神算子中盘胜 MuGo

第一轮赛果快报绝艺胜 Leela Deepzengo 胜神算子

首届智能围棋大会前瞻众所周知，上次UEC比赛中出现了许多来搞笑的AI，比如著名的navie什么的，真是too young too simple。在当时，最大的悬念就是绝艺和deepzengo的冠亚军之争。当然，最终以绝艺二度击败deepzengo而尘埃落定。而这一次由中国举办的智能围棋大会则给予了大家更多的期待。接下来为大家对于几个热门AI胜算的分析：绝艺：UEC冠军，其可见的最新版本在野狐有90%左右的胜率，可谓相当之高，预计最高配版本能够对人类有接近95%的胜率。在这种情况下，无疑绝艺夺冠似乎也是顺理成章的事情。然而，AI之间的对战一个纰漏就可能导致全盘皆输，所以即使绝艺对deepzengo有超过80%胜率，也仍有可能输掉比赛。但毫无疑问的是，绝艺夺冠的几率在本届比赛是最高的。 Deepzengo：来自日本Team Deepzen基于tensorflow的围棋AI程序。UEC亚军，在上一轮野狐测试中也顺利升到了10段的级别。但其算法的缺陷会有一定几率导致严重的水平线效应(Horizon Effect)，例如输给王昊洋的一盘，所以当绝艺保持形势平分而步步紧逼之时，deepzengo有可能会陷入一种崩溃的状态。尽管其有一定几率击败绝艺，但亚军或许是deepzengo最有可能的归属。 CGI：来自台湾交通大学基于caffe的围棋AI程序。在上一次UEC大会的时候大概比当时的RN略强，但与deepzengo和绝艺有明显差距。在上个月上线弈城(tygem)进行测试，从结果看，CGI已然可以击败不少职业选手，即使在对局量变大和有高段选手加入挑战后，CGI也还可以维持50%以上的胜率，基本处于职业中段水平。但鉴于在tygem上的版本未必是最新的，加上这一个多月的进化，CGI也不是没有可能达到职业高段水平。碰上绝艺的话，除非绝艺正好撞上了那5%的bug几率，CGI应该是没有胜算的。相比绝艺，CGI幸运击败deepzengo的可能性还是客观存在的。总体上看，CGI最有可能获得第三名。 Dolbaram：来自韩国个人开发者林在范基于CNTK的围棋AI程序。近期在弈城与业余高手的对战中取得了相当好的成绩，但面对职业高手仍有压力。鉴于Dolbaram没有在cgos上测试，其对比RN和CGI的战绩并不明朗。我个人估计大概最新版本略强于RN而弱于CGI。这一点也可以在人机混合赛搭配大李不敌黑嘉嘉+CGI看出。 Rayn：又称RN，是来自日本的开源围棋AI。原先Ray是一个仅仅包括uct+patterns的算法的上一代围棋程序。在zakki的修改下添加了基于CNTK的神经网络算法。目前最新版本实力在高配电脑下可以达到业余低段水平，偶尔也能在快棋中坑职业高手一把，但慢棋毫无疑问弱于职业中段。RN的布局和围杀能力相当强，但打劫、对杀和官子有着严重的问题。在引入类似deepzengo所使用的dragon safety算法之后，也同样存在horizon effect的抽风问题。如果在进入收官的时候双方差距不大，RN很有可能直接一路发疯到输。 AQ：日本物理系大学生制作的围棋AI程序。在上届UEC取得了不错的成绩，由于缺少近期资料，无法推断其最新版本的实力。但从经验来看，应该和最新版RN的水准差不多。 ** 目测4强将在以上AI中产生 Leela：来自比利时的免费AI(闭源)，是继zen6之后的下载量最高的AI程序。但官网上最新版本的水准似乎离最新版本的RN还有一定差距，所以4强有一定难度。如果开发者没留什么大招的话，基本无法击败上面其他的AI。神算子：来自清华大学基于tensorflow的AI程序。在上一次人机混合赛展现出了许多低级错误，感觉都未必能够击败业余高手。一个多月的进化估计难以有质的飞跃，目测顶多就是业余高段的水平了。来自中国的天壤围棋Yi在上次UEC比赛中表现极差，本人并不看好其取得好的名次。来自法国的AI程序在kgs上表现不佳，基本上也是打酱油的水平。来自美国的mugo不知道是否就是github上面那个开源的project，如果是的话那基本取得倒数名次是毫无悬念的。剩下的AI没有足够的资料，所以无法做出判断。(似乎也并不重要)

张涛居然赢了李钦诚神一样的男人居然赢了快棋之王，简直不敢相信自己的眼睛。

这个帖子竟然几乎100%说准了赤井假死的计划 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fm.douban.com%2Fgroup%2Ftopic%2F11568303%2F&urlrefer=867d02d8143ecb574ca77db8f3d72fb4 2010年的帖子，真是神预测。

黑嘉嘉获得三星杯外卡这真是令人匪夷所思啊。。。

休学旅行之后是不是就该升二年级了？希望这两年柯南能够升到二年级再和组织决战。。。

CGI实力超群，不容小视目前战绩11胜2负，看来这个版本比Zen14.0强不少，估计至少是Zen14.6的水平了。

一个炫酷的开源围棋GTP界面软件 -- Sabaki 这款软件完全使用网页技术(HTML5 + Javascript)开发，由electron封装成应用程序。下载地址： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fyishn%2FSabaki%2Freleases&urlrefer=10b45be1925017fabbd8cbb58d767490

Zen15.0在cgos无敌了。截至到目前为止已经取得88连胜，无一败绩。期待梦百合杯的发挥！

【科普】Alphago之外的深度学习围棋AI历史在不少人眼中，Alphago和Darkforest是世界上几乎同时出来的最先使用DCNN(深度卷积神经网络)的围棋AI。但事实上，在这之前，也有一些围棋程序开发者尝试了使用神经网络来实现围棋AI。今天来为大家盘点一下alphago之外的神经网络围棋AI发展历史。 1996年 Neuro Go 论文：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.cgl.ucsf.edu%2Fgo%2FPrograms%2Fneurogo-html%2FNeuroGo.html&urlrefer=6dfa019cc050cff08a7c4e38c5c0c8d2 这是世界上第一款基于神经网络的围棋AI，虽然棋力不高，但在9x9上还是有一定表现。 2014年 Christopher Clark 和 Amos Storkey 的研究论文：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1412.3409&urlrefer=26ed956139b05a6ef47fa24d2f5e6b35 第一个使用DCNN构建的围棋AI，虽然没有正式发行，但基于对Fuego取得10%的胜率来看，大概处于2k-1d之间。 2015年5月 DCNNigo 论文：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fqiita.com%2Fshima_x%2Fitems%2Fbdb51b30e2022d5aa958&urlrefer=800d1290eb191772f538b94470cd7f9b 这款基于DCNN的围棋AI的作者也是Hiratuka的作者，这款AI在当时达到了3k水平。题外话，最近Hiratuka也达到了野狐弱9段的水平，大家也可以尝试一下。 2015年11月 Darkforest 论文：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1511.06410v1&urlrefer=259e00241568c3085a290e65eadf0ffc 这款是大家熟知的由Facebook的田博士主导开发的基于DCNN的围棋AI。自从alphago出来后就没有再对网络进行更新，所以实力还是要弱于zen6。 2015年11月 Oakfoam 源代码仓库：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fbitbucket.org%2Fdsmic%2Foakfoam%2Fsrc&urlrefer=0d44234fbde2b5235ebd74d435746f7a 这也是一款和darkforest同时期推出的基于DCNN的AI程序。目前最新版本略强于zen6，不过前提是你需要自己训练一个准确度较高的模型。 2016年1月 - 2月 Zen11.0 这个时候zen也终于追随了DCNN的步伐，大名鼎鼎的zen6就是在这个版本基础上更新的zen11.4。 2016年2月 CGI Go Intelligence 这是由台湾国立交通大学研发的围棋AI，目前其最新版本弱于Deepzen但强于RN，可惜不开放下载。以上就是在alphago和李世石宣战之前我所收集到的全部基于神经网络的围棋AI，希望能够给大家带来新的启发。

柯洁的微博都快跻身一线明星了。随便一条微博就有2000+评论，而且粉丝人数也已经突破了400万。从这个角度上说他确实是继聂老之后的围棋推广第一人。

其实这个围棋拉力赛应该做成花儿与少年那样就是车里也安装摄像头，晚上有特别活动之类的。既然本身就是个旅游宣传和娱乐化的比赛，不如全程直播搞个围棋真人秀节目，肯定能够取得很好的推广效果。

人机大战Google官方解说麦克雷蒙和殷明明。我上次提起过这位女棋手，没想到这次真的给请来当解说了这个女棋手的颜值真是千变万化啊。。。

AGA将在YouTube直播比赛美国围棋协会官方频道将于今日直播柯洁 vs alphago 人际大战。特此通知。

master的布局并非alphago最强布局根据deepmind之前演讲的说法，他们在开局阶段加入了一个叫“温度”的参数。通过这个参数可以让alphago在开局的时候选择胜率较低于最高胜率的一步棋，以增加开局的观赏性和变化。也就是说，布局阶段时候master走的棋有可能是但也有可能不是最强手段，有些地方可能确实有亏损，只不过亏损的很少完全可控而已。

感觉Zen14.7和骊龙水平差不多。可以在野狐达到20连胜，这比以前进步巨大不说，而且目前Zen14.7还没有输过一盘。和最新版绝艺可能还是差一点，但是我觉得绝艺的人工干预的bug不是那么好修复，所以Zen六月份比赛表现未必差于绝艺。

Zen14.7太强了仅仅是1c0g版本已经非常强大了，而且今天在野狐也没有输棋。期待1c1g版本的逆天表现。

Leela在弈城的战绩越来越惨了刚才还被cnculture给干掉了。。。差几局就要降到8d了。。。

野狐cnculture进步神速自从在刚升9d连输N盘之后，现在20局赢了17局，输的三局还是换不同版本测试。。。下的都是快棋，15秒或者30秒读秒的棋。据作者说配置是e3加上gtx960，感觉这个配置下这个战绩要比RN，zen和银星都强了。。。

尾岛阳儿是RPG Maker MV的开发者？是重名还是真的是一个人？

第二局死光的AI才是真·蒙特卡洛人家是在全盘随机落子，完全随机落子，完完全全地随机填子啊！！！！

腾讯派出了媒体团队，还采访了加藤

Ray 和 RN 将合体参加UEC杯A组心里面有点小激动呢，不知道新的rayn能够到达什么水平。

野狐新来了一个低段AI 名字挺有意思，叫中国文化，ID是cnculture 不过在3d连胜几盘后就输掉了…… 输得原因匪夷所思，白送给对手一条小龙，简直是不可思议。本来应该赢至少十目以上的，最后死了龙还填子……看来这些使用的算法都差不多，bug也都相似。这才体现出master的水准有多么高超啊

[搬运Twitter]两则新消息第一条消息，Alphago将在3月16号公布学习模型？？？暂时不知所云，但值得期待一下。第二条消息，由于近期加藤英树多次在Twitter上提到tensorflow，我们可以合理猜测deepzengo是用tensorflow搭建的神经网络。

下个月UEC杯有直播吗？非常期待Zen和绝艺的巅峰对决啊！还有到时候RN，神算子，神之一手之类的AI新秀也可以取得大突破，所以这届冠军还真不好说。希望能够有直播，这样看才比较有意思啊。

建议围棋吧举办吧友围棋AI大赛鉴于吧里有很多人都是程序员(包括我)，而且大家对于围棋的喜爱都不言而喻。希望围棋吧以后可以多展开一下吧友自制AI比拼的活动，那样也是蛮有意思的。

元旦快乐！ 2016转眼一瞬就过去了，bat吧的低迷没有阻挡吧友们开发bat新产品的热情。希望在新的一年里，大家都能取得新的进步，拥有更充实的人生！

论化妆的重要性。 RT

看今天这棋感觉昨天柯洁又和丽娟聊天到3点了…… 开局不利的感觉啊……虽然说也许最终还是会赢，但这样的状态跟alphago根本没法下好吧……

昨天在野狐3d击败了一位70连胜的韩国人…… 这家伙屠龙能力和大局观太强了，不禁让人怀疑用了软件…… 70连胜令人震惊，我发现他从k级开始往上打的……初学者真的能够连胜这么多盘吗？还是老司机当地雷了……

【预告】BXC 第一款真正的bat编译环境 BXC 是本人这两天研究出来的成果。之前不管用什么方式加密，或者是所谓的编译，总能找到破解的方式而且对效率毫无改进。 BXC 环境能够自动将bat转化为等价的C++语言代码，并使用g++进行编译，从而一步到位解决所有问题。 BXC 环境由以下两个主要部分组成： BXC.Container -> 一个自制的C++框架用于支持常见bat指令以及变量和复杂结构系统 BXC.Compiler -> 用于将bat文件转化到基于Container框架的C++程序当前版本支持编译下面的简单代码： set /a t=0 :loop if %t%==10 ( goto out ) else ( echo %t% set /a t+=1 ) goto loop :out echo FINISHED! pause>nul 第一版将于近期发布，请大家持续关注，谢谢！

今天lg杯开局全是阿狗流…… 望了一眼几组的棋谱，全是一样的开局。只不过有的刺了有的没刺……真的好整齐。

【魅吧科研所】有趣的指纹录入实验为了解开多年来的一个疑问，就是为什么录入指纹的时候要按这么多下，lz心血来潮做了一个小实验。测试设备 (理论上所有设备都可以) 魅族 PRO 5 iPhone 5s/6/6s 首先，点开指纹设置那里，接下来我们要录入一个指纹，不过…… 这一个指纹要包含你的十根手指。进入录入界面后，依次把每个手指按一次，如果没结束，就在依次按一次，然后完成录入。接下来就是见证奇迹的时刻了，你会发现…… 你的十根手指全部能够解开锁屏！用iPhone系列的指纹识别系统同样得出了这个结论。我个人给出的合理解释是其实指纹识别按一次就已经录入完毕了，后面那些次主要是为了方便你从任何角度按下都能够解开。各位吧友不妨也可以做做这个小实验试试哦！

应氏杯什么时候开始？不是说今天开始吗？为什么都没有报导啊……

bootloader已经可以解锁并刷入Twrp了！相信在不久的将来就会有适配pro5的第三方rom出现了。想到这里都有点小激动了呢！

组织在425的时候其实成功了吧虽然最后没能把土门给杀掉但是他还是退选了啊，所以说唯一的失误就是把kir给了FBI嘛。这集其实小柯不算胜利吧。