24-point rule
このエントリーは、将棋AI tanuki- の強さを改善するために行った一件の実験を記録します。tanuki- は、指し手を探す思考エンジンと、局面の有利・不利を数値化する評価モデルを組み合わせた将棋AIです。 ここで局面とは盤上の駒の配置、思考エンジンとは指…
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訂正（2026年9月12日） この記事の「FV_SCALEはともに24」という説明は、事前の12局面の時間測定だけに当てはまります。FV_SCALEは、評価モデルが出した局面の点数を思考部へ渡す際の尺度を調整する設定です。本番の対局要求では、この設定を明示していませ…
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訂正（2026年9月8日）：付録に含まれていた較正表の公開対象外の保存場所を伏字にしました。勝敗、学習条件、較正表の照合ハッシュ、採否は変更していません。監査JSONは保存場所の値だけを変更し、元の証拠記録は保持しています。 このエントリーは、将棋AI…
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訂正（2026年9月8日）：付録に含まれていた較正表の公開対象外の保存場所を伏字にしました。勝敗、学習条件、較正表の照合ハッシュ、採否は変更していません。監査JSONは保存場所の値だけを変更し、元の証拠記録は保持しています。 このエントリーは、将棋AI…
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訂正：学習データの説明 初出時には、今回の学習データを「入玉局面を含む」と説明していましたが、これは実験計画の説明文を作る処理の誤りでした。実際に使用したのは、1手あたり最大1,000ノードの探索で生成した局面に、複数の教師AIの評価値を平均して付…
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このエントリーは、将棋AI tanuki- の強さを改善するために行った一件の実験を記録します。 ここで局面とは盤上の駒の配置、思考エンジンとは指し手を探して選ぶプログラムです。NNUEは Efficiently Updatable Neural Network (効率的に更新可能なニューラル…
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