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将Stockfish价值函数蒸馏到ResNet/ViT模型
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AI 综述
2026年10月5日，Reddit r/MachineLearning 上有作者发布项目：从 Gigafish 数据集中选取 10 亿棋局局面，将 Stockfish 的价值函数蒸馏进一个 ResNet/ViT 模型。同时，作者在 HuggingFace 开源了完整数据集：该数据集包含 39 亿局面，由 37 个月的 Lichess 对局构建而成。实验中还观察到模型架构差异带来的现象：ViT 在初期学习棋盘时较慢，而 CNN 因具有几何归纳偏置起步更快，两者结合使用效果最佳。目前项目进展为数据集已开放下载，蒸馏模型及实验结果已随报道发布，暂无后续更新。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月5日 12:11
39亿局面数据集已在HuggingFace开放下载，ResNet/ViT蒸馏实验结果同步发布。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- Reddit r/MachineLearning将 Stockfish 蒸馏到 ResNet/ViT 模型：39 亿局面数据集已开放下载
作者使用 Gigafish 数据集中的 10 亿棋局局面，将 Stockfish 的价值函数蒸馏进一个 ResNet/ViT 模型，并在 HuggingFace 开源了包含 39 亿局面、由 37 个月 Lichess 对局构建的完整数据集。实验发现 ViT 初期学习棋盘很慢，CNN 因几何归纳偏置起步更快，两者结合效果最佳。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。