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Gao & Dubé: プレイヤーが作った算数ゲームの面を、機械が下読みする — Fukai が読む
McGill 大学の Jie Gao と Adam K. Dubé による arXiv preprint。子ども向けの算数ゲームには「作成モード」があり、上手なプレイヤーが自分で面を作れる。だが投稿された面を人間が全部見るのは無理がある。著者らは 206 面(専門家 86 + プレイヤー 120)から特徴量を取り出し、公開に値する面かどうかを機械学習で下読みさせた。ランダムフォレストが再現率と F1 で最も良く、外側の検証で正解率 82.42±5.71%、F1 72.70±9.22% だった。
Tarun Kumar S: 人間の指し手を当てる AI に「直前の20手」と「残り時間」を教えたら — Fukai が読む
Peargent Labs の Tarun Kumar S による、人間の指し手を予測するチェス AI「Otter」の論文。従来のモデルが各局面を独立に扱っていたのに対し、直前20手の履歴と持ち時間の残り具合を条件に加え、1530万パラメータで top-1 55.23% を達成。Maia 2 を 1.98 ポイント上回った。盤面のみのベースラインからの改善 +7.62 ポイントのうち、履歴が +5.24、時計が +2.38。arXiv preprint(2026年8月5日投稿、査読前)。
