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01 ·評価と審判·★ 会員·論文·16分で読めます 自己改善するAI — 共進化・自己対戦・カリキュラム生成の系譜 Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm 外から教師データを足さずにモデルが強くなる、という現象がどういう条件で成立するのかを1から分解する。AlphaZeroの自己対戦が成立した三つの条件を取り出し、それが言語モデルでどこから壊れるか、共進化とカリキュラム生成がその穴をどう埋めようとしているか、そして自己改善の主張をどう評価すべきかまでを扱う。 02 ·エージェント·★ 会員·論文·11分で読めます AlphaGoを1から — 探索と学習の結婚 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search (Silver et al. 囲碁が長く「解けない」とされた理由から始め、方策ネットワーク・価値ネットワーク・モンテカルロ木探索・自己対戦が互いの弱点をどう埋め合うかを式とコードで解きほぐす。最後に、この設計がLLMの推論時計算にどう受け継がれたかを整理する。