脸书AI对局集（SGF版）

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　来源知乎：远东轶事

　　我们最近改进了ELF框架，并且在上面实现了DeepMind的AlphaGoZero及AlphaZero的算法。用两千块GPU训练约两到三周后得到的围棋AI，基本上超过了强职业的水平。我们和韩国棋院合作进行了一次测试，给这个AI单卡每步50秒搜索时间（每步搜索8万个局面），给人类棋手任意长时间思考，结果AI以14比0完胜。参与测试的棋手包括金志锡，申真谞，朴永训及崔哲瀚，在这里我们非常感谢他们的合作，大家都很尽力，一些棋局下了三四个小时极其精彩。应棋手们的要求，这14局棋谱中的12局不久将公开。

　　另外我们也和现在著名的LeelaZero比较了下。我们采用了LeelaZero除ponder外的缺省配置（约一分钟一步），及4月25日的公开权重（192x15， 158603eb），结果我们的AI以200比0获胜。在此我们非常感谢Leela团队的工作，对于他们的开源精神，我们表示由衷的敬意。

　　这次我们将训练代码，测试代码及训练出来的模型（224x20）全部公开，首要目的是贯彻我们一直以来坚持的开源方针，让AI为全世界服务。其次是对于AlphaGoZero及AlphaZero这样非常优秀的算法，我们想要提供一个可重复的参考实现，让全球的研究者们能在这上面继续改进，充分发挥自己的创造力。最后是借此机会推广一下我们的ELF平台和PyTorch深度学习框架，希望更多的人能使用和完善它。

　　代码见：https：//github.com/pytorch/ELF

　　模型见：pytorch/ELF

　　英文blog见：https：//research.fb.com/facebook-open-sources-elf-opengo/

　　感谢大家的支持！

　　田渊栋，龚渠成&马子嫯（Jerry Ma）， Shubho Sengupta， 陈卓远，Larry Zitnick