DeepMind利用RL和生成模型发现创意国际象棋谜题
我很高兴分享我们在@GoogleDeepMind的Discovery团队所做的一项工作，使用强化学习和生成模型来发现创意国际象棋谜题。#neurips2025
虽然强大的棋手凭直觉能识别一个局面的美感，但清晰表达构成创造力的精确元素仍然难以捉摸。为了解决这个问题，我们在公开数据集上预训练生成模型，然后应用强化学习，使用针对独特性、反直觉性、真实性和新颖性设计的新奖励。这种方法使新颖谜题的数量相比原始训练数据翻倍，同时成功保持了审美多样性。
三位杰出专家——国际象棋作曲国际大师Amatzia Avni（《创意国际象棋》作者）、国际象棋特级大师Jonathan Levitt（《壮观国际象棋的秘密》作者）和国际象棋特级大师Matthew Sadler（《游戏改变者》作者）——评估并挑选了他们认为最引人入胜的谜题。他们的偏好是那些展现出原创、悖论、惊喜和自然出现局面的谜题，特别强调那些以创新方式融合审美主题并展示非凡战略眼光的谜题。
尝试在国际象棋网站上解决这些谜题：https://chess.com/c/2wCTN7Uv2
虽然强大的棋手凭直觉能识别一个局面的美感，但清晰表达构成创造力的精确元素仍然难以捉摸。为了解决这个问题，我们在公开数据集上预训练生成模型，然后应用强化学习，使用针对独特性、反直觉性、真实性和新颖性设计的新奖励。这种方法使新颖谜题的数量相比原始训练数据翻倍，同时成功保持了审美多样性。
三位杰出专家——国际象棋作曲国际大师Amatzia Avni（《创意国际象棋》作者）、国际象棋特级大师Jonathan Levitt（《壮观国际象棋的秘密》作者）和国际象棋特级大师Matthew Sadler（《游戏改变者》作者）——评估并挑选了他们认为最引人入胜的谜题。他们的偏好是那些展现出原创、悖论、惊喜和自然出现局面的谜题，特别强调那些以创新方式融合审美主题并展示非凡战略眼光的谜题。
尝试在国际象棋网站上解决这些谜题：https://chess.com/c/2wCTN7Uv2