首先，我们来看一些基础概念： 移动生成 棋面评估 Minimax算法 alpha beta剪枝 在每个步骤中，我们将通过一个国际象棋程序技术来改进算法。我将演示每个步骤是如何影响算法的。...在该算法中，可将递归树的所有可能移动探索到特定的深度，并在递归树的子节点处对位置进行评估。...https://en.wikipedia.org/wiki/Minimax 在此之后，我们向父节点返回子节点的最小或者最大值，这取决于黑子移动还是白子移动。...体验地址：https://jsfiddle.net/k96eoq0q/1 步骤四: Alpha-beta 剪枝 Apha-beta剪枝是Minimax算法的优化，允许我们减去搜索树中的一些分支。...在线体验地址https://jsfiddle.net/q76uzxwe/1/ 总结 该算法的优势在于它不会犯一些愚蠢的错误，但同时它缺乏战略性的理解。
接下来先创建一个函数，该函数能从棋局中所有可能的移动中返回一个随机移动的结果。 ? 虽然加入这个函数的机器人还不是一个高超的象棋玩家，但这是一个很好的开始，因为我们已经可以与其进行对战。 ?...图3：借助简单的评估功能，双方进行游戏 步骤3：使用Minimax搜索树 接下来，我们要利用Minimax（极大极小）搜索树算法，它可以从多种选择中确定最佳方法。...在该算法中，能将递归树的所有可能移动探索到给定深度，并且在递归树的子节点处评估该位置的好坏。 之后，我们将子节点的最小值或最大值返回给父节点，父节点通过下步将移动白棋还是黑棋来选择合适值。...通过加入极大极小算法，我们的算法了解象棋的基本策略。 评估极大极小算法的有效性，在很大程度上取决于计算性能可以实现的搜索深度。我们接下来的工作是通过优化算法来加大搜索深度。...图9：加上评估方法和α-β剪枝优化的极大极小算法表现，设置搜索深度为3。 结论 对于一个简单的象棋机器人，它的优点是不会产生愚蠢的错误操作。但是它仍然缺乏对象棋的战略性理解。
有时候，也会有不管选择哪一个结果都一样的选择。 Minimax算法 我们可以利用上述游戏价值的概念来理解Minimax算法。它在理论上保证了任何确定性的、双人的、完全信息的零和博弈的最佳游戏玩法。...如上所述，Minimax算法可用于在任何确定性的、双人的、完全信息的零和博弈中实现最佳游戏玩法。...注： 好的启发式评估 例如，良好的国际象棋启发式算法通常会计算按其类型加权的材料（棋子）总数：女王通常被认为价值是车的两倍，马或象的三倍，兵的九倍。...上面提出的minimax算法需要最小的变化来获得深度受限的版本，在给定深度受限法的所有节点上返回启发式搜索：深度时指的是在应用启发式评估函数之前游戏树被展开的步数。 练习7：Max为何悲观？...使用Minimax算法以此为根，评估在这种游戏状态下的值以及游戏树中的其他状态。 你的任务： 看看从下面棋盘位置开始的游戏树。用笔和纸填写游戏结束时底层节点的值。
---- theme: fancy 原文链接 Minimax Improvements -- 作者 Ofek Gila 在上一篇文章中，我们讨论了在 AI 游戏（主要是五子棋）中，应用 Minimax...无关移动 一些零和游戏中，在极大极小值搜索算法应用过程中，有些移动是可以跳过的。...检测强制移动 在大多数游戏中，存在强制移动的场景。强制移动情况可以分为两类，我将会拿国际象棋和五子棋来举例： 1. 强制防御 在国际象棋中，当国王 King 遇险时，玩家被迫以某种方式保卫国王。...在你的 minimax 函数执行这些动作之一后，你都可以简单结束游戏并返回游戏结果。不需要在该分支进一步搜索，因为游戏已经结束了。 争取胜利总是优先于防守。...如果没有获胜的可能，并且你已经检测到强制防御动作，那么你只需要搜索强制移动就行 -- 不需要考虑其他步骤。
这款产品是由大模型公司MiniMax推出的，主要功能包括AI助手和实时语音聊天。 作为第一批海螺 AI 的体验者，体验之后，两个字：惊喜！表现超过了我的预期。...如今，使用海螺 AI，分分钟给你最权威、细致的答案，提高你的学习效率。例如，我最近想要系统地学习一下算法面试必问的各种排序算法，就可以直接问它。...万亿参数的MoE大型语言模型 今年4月，MiniMax公司发布了他们自己的万亿MoE模型，名为abab-6.5，并基于此模型开发了提升工作效率的工具“海螺AI”。...根据MiniMax发布的技术报告，abab-6.5在多项关键性能测试中，表现出与世界顶尖的大型语言模型相媲美的水平。 2. ...毕竟是国产软件，没有使用门槛，既免费又好用。
原文链接 Minimax for Gomoku (Connect Five) -- 作者 Ofek Gila 回顾 不知道你是否还记得上一篇文章，我们使用深度优先搜索算法来解决井字棋游戏，递归所有可能的分支...你可能需要根据自己编写的启发式评估函数的输出返回 0.8, -0.25 或者 0.001，而不是根据游戏输赢或者平局来返回 1，-1 或者 0。 我要表达的是什么？...分析函数 analysis function 应该为 X 返回一个正值。但是，玩家的回合在分析功能中仍然起着很重要的角色。...这就要解释 Minimax 这个名字，当你尝试最大化你的分数时，你的对手正在尝试最小化你的分数 -- 在对手所有最小的回应中，你选择最大值，也就是最适合你的一个位置，然后下该位置的子。...你会注意到此算法和上一篇文章中的深度优先算法很类似。 你可以使用这种极大极小值算法来构建一个相当合理的 AI，但是还有很多需要改进的地方。我们在后面的文章再讲。
首先，你需要对棋子背后的逻辑进行编码，即为每个棋子分配每一次可能的合法移动。 python-chess 库为我们提供了棋子的移动生成和验证，简化了工作，安装方式如下： !...评价函数流程图 移动选择 算法的最后一步是用 Minimax 算法中的 Negamax 实现进行移动选择，Minimax 算法是双人游戏（如跳棋等）中的常用算法。...之后使用 Alpha-Beta 剪枝进行优化，这样可以减少执行的时间。 现在让我们深入研究一下 minimax 算法。该算法被广泛应用在棋类游戏中，用来找出失败的最大可能性中的最小值。...简单来说，在游戏的每一步，假设玩家 A 试图最大化获胜几率，而在下一步中，玩家 B 试图最小化玩家 A 获胜的几率。 为了更好地理解 minimax 算法，请看下图： ?...维基百科中 minimax 树举例 为了得到更好的结果，使用 minimax 变体 negamax，因为我们只需要一个最大化两位玩家效用的函数。
教育和职场应用：海螺AI提供学习助手和工作助手功能。包括课程报告生成、知识点问答、作文辅导、背单词、周报生成、工作汇报编写等，适用于学生、教育者和职场人士。...读论文、读财报 接着来看一项日常学习工作都需要用到的能力——快速总结长文本。 直接拿最常见的学术论文和公司财报来试试。 △海螺AI总结论文 整体较为流畅，看来十几页的论文对它来说不算挑战。 难度加码！...根据MiniMax发布的技术报告，在各类核心能力测试中，abab-6.5接近 GPT-4、Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro等世界领先的大语言模型。...△闫俊杰在2021世界人工智能大会算法典范总决赛上 2022年7月，MiniMax完成了Pre-A轮融资，投资方包括明势资本和米哈游等。...体验地址： 海螺AI：https://hailuoai.com/ (支持移动端应用商店下载）
// 向云看，底座大升级不同于上一波人工智能的“算法制胜”，大模型更像是一个用算力”大力出奇迹“的工程。在规模不大时，依靠自购服务器、自建小规模的算力平台，还能够满足业务需求。...如果没有成熟经验就自己搭架构，很容易在性能和成本上落后。...随着实测符合预期、可用性达到99.9%，集群规模很快提升到千卡级以上。随后，业务逐步开放，MiniMax也迎来了创立以来首个的模型验证、推理任务的洪峰，在云底座的支撑下，激增的并发计算量被稳健扛住。...统计下来，基于云原生的支撑，MiniMax整体用云成本降低了至少20%。这些成本，也将进一步投入到MiniMax的业务研发中。...以容器化的方式使用大数据组件，使得模型验证、推理等任务得以按计划推进。此外，大模型研发过程中，MiniMax对云上资产安全、Web业务运营风险、DDoS攻击防护等高度关注。
以下是Vue2中这些选项的解释和功能： Babel：Babel是一个广泛使用的JavaScript编译器，可以将ES6+的代码转换为向后兼容JavaScript版本，确保代码可以在旧版本的浏览器上运行。...帮助开发者检查代码中的错误和不符合规范的地方。确保代码质量和风格的一致性，减少错误。 Unit Testing： 单元测试是针对代码中的最小可测试单元（通常是函数或方法）进行的测试。...确保每个代码单元都按预期工作，提高代码质量和可维护性。 E2E Testing ：端到端（E2E）测试是模拟用户操作，从应用的入口开始，一直到某个预期的输出结束，确保整个流程的正确性。...确保整个应用的流程和交互都按预期工作。 选择Vue的版本，这里我们选择2.x 是否为路由使用历史记录模式，这里我们输入Y。...这意味着后端服务器不需要为每个路由路径都提供实际的页面或资源。然而，为了确保刷新页面时不会出现404错误，后端服务器需要配置为对所有未知的路由路径都返回前端应用的入口文件。
如果不是和预期一样，就修改一下代码，刷新一下浏览器。这得亏是 JavaScript 是一门动态语言，可以很快的看到运行的结果。...调试（Debug）在维基百科上的定义是：是发现和减少计算机程序或电子仪器设备中程序错误的一个过程。 多数时候，调试是为了找到代码中的错误，并具体定位到错误的地方。...并且相当多的原因与代码无关，如： 服务在运行中崩溃，没有向前端返回数据，前端只能使用超时来处理。这时，我们可以通过浏览器中的 Network 来知道这件事。...随后就是各类工具了，让我们在随后的内容里慢慢欣赏。而在平时的工作中，前端工程师用得最多的就是调试样式和代码了，这些也是作为一个前端程序员必须要掌握的。...于是，我们需要： 判断设备是不是 Android 设备 判断按下的是设备上的返回键，而不是浏览器上的返回 如果是设备上的返回键，则进行特殊处理，避免用户退出应用 这时我们就需要连接上真机，并在浏览器上打开
这是更有效的在代码中查找和修复 bug 的方法。 本教程将向您展示如何调试一个具体 bug，您学到的方法将有助于您调试以后遇到的的 JavaScript 错误。...步骤 3：跳到下一行 错误的一个常见原因是脚本以错误的顺序执行。通过代码，您可以一行一行遍历代码执行，并确定其与预期执行不同的位置。现在就试试： 错误的一个常见原因是脚本以错误的顺序执行。...这是因为 inputsAreEmpty() 返回 false，所以 if 语句的代码块没有执行。 这是跳过函数基本思想。...“sum” 的值看起来很可疑。它似乎被当做一个字符串，它应该是一个数字。这可能是错误的原因。 步骤 5：检查变量值 错误的另一个常见原因是当变量或函数产生与预期不同的值。...您可以直接在 DevTools UI 中编辑 JavaScript 代码。
异常检测是识别与正常数据不同，与预期行为差异大的数据。常检测任务通常情况下负样本（异常样本）比较少，样本极不平衡，异常检测中无监督任务是比较常见的做法。...公式如下： 具体地，在先验关联中，对于第i个时间点，它与第j个点的关联权重由高斯核计算得到的： 2.3 关联差异和Minimax策略 除了使用重建误差来优化模型表征，为了加大正常点和异常点之间的差距...3.2 可视化分析 各异常类型数据下的异常检测结果的可视化。红圈代表真实点异****常，红区段代表真实子序列异常。错误检测的例子被标记出。 可以发现，基于关联的准则在一般情况下更易于区分。...然而，为了获得更好的重建，异常必须保持比正常时间点大得多的相邻关联权重，对应于更大的对比度值。但是直接最大化将导致高斯核的优化困难，并且不能像预期的那样强烈放大正常和异常时间点之间的差异。...在一系列详尽的实证研究中取得了不错的结果。
因此，必须探索新的方法，用来产生更长的初始归并段，这就是引入置换-选择算法的原因。...算法实现步骤 选择内存缓冲区中的一个数，该数需要符合以下的条件： 该数必须大于当前初始归并段中任意数字 该数是符合条件1的可选数中最小的一个 如果符合上述条件，则将该数加入当前初始归并段，直到内存缓冲区中的所有记录都比当前初始归并段最大的记录小时...其具体步骤如下： 首先从初始文件中输入 l 个记录到内存工作区中； 从内存工作区中选出关键字最小的记录，将其记为 MINIMAX 记录； 将 MINIMAX 记录输出到归并段文件中； 此时内存工作区中还剩余...l-1 个记录，若初始文件不为空，则从初始文件中输入下一个记录到内存工作区中； 从内存工作区中的所有比 MINIMAX 值大的记录中选出值最小的关键字的记录，作为新的 MINIMAX 记录； 重复过程...3—5，直至在内存工作区中选不出新的 MINIMAX 记录为止，由此就得到了一个初始归并段； 重复 2—6，直至内存工作为空，由此就可以得到全部的初始归并段。
这是更有效的在代码中查找和修复 bug 的方法。 本教程将向您展示如何调试一个具体 bug，您学到的方法将有助于您调试以后遇到的的 JavaScript 错误。...步骤 3：跳到下一行 错误的一个常见原因是脚本以错误的顺序执行。 通过代码，您可以一行一行遍历代码执行，并确定其与预期执行不同的位置。...这是因为 inputsAreEmpty() 返回 false，所以 if 语句的代码块没有执行。 这是跳过函数基本思想。...步骤 5：检查变量值 错误的另一个常见原因是当变量或函数产生与预期不同的值。...按 Command + S（Mac）或 Control + S（Windows，Linux）保存更改。 代码的背景更改为红色，表示脚本已在DevTools 中更改。
根据 MiniMax 发布的技术报告，在各类核心能力测试中，abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。...实时语音加上手机移动，大大降低了上手门槛，也扩展了产品的应用场景，会慢慢引发很多人的需求。 找“海螺AI”练口语就是一个例子。...这是“海螺AI”返回的结果，还不错。我们看到“海螺AI”也支持自定义智能体，将常用的复杂提示创建成一个智能体就能省去频繁复制粘贴提示模板的麻烦。...abab 6.5 研发过程中，MiniMax 找到了更多加速实现 Scaling Laws 的办法，包括改进模型架构、重构数据 pipeline、训练算法及并行训练策略优化等等。...四、双轮驱动，跑通闭环 值得关注的是，MiniMax 是国内大模型独角兽中业务布局相对全面的一家：既有自研大模型技术，又有多款 toC 原生应用，也有面向企业和开发者的 toB 开放平台。
在Best-First Search中，我们通过用AI的目标以某种方式来指导AI的搜索过程，让AI尽可能的优先搜索那些更有可能到达我们目标的节点。这中间，在业界中被广泛应用的是A*算法。...在基本的A*算法中，从当前的节点 S可以通过选择不同的动作来进入不同的状态： .那么选择不同状态的cost由当前状态到下一状态的距离 和下一状态到目标的距离 决定。...通常MCTS是由四个步骤组成的： Selection: 在这一步中，MCTS从根节点出发，选取一个Score值最大的子节点，直到该子节点有Child Node都没有在之前被访问过。...Expansion: 当MCTS到达一个节点，其有没有访问过的子节点,MCTS就进入了Expansion状态。在该步骤下，MCTS随机选取一个新的子节点加入到已有的搜索树中。...因此，我们还是要限制树的深度，然后类似Minimax树一样，用一个State Evaluation的Function来返回估计的当前节点会导致的终局情况。
Electron — 用于跨平台的桌面应用程序。 React native — 用于跨平台的移动应用。 IoT — 低成本物联网设备现在开始支持 javascript。...二进制 +，-，* 和 ** 均按预期工作。/ 和 ％ 工作时根据需要四舍五入。...在独立的 JavaScript 引擎 shell 环境中，以上代码将不起作用 为了解决上述问题，引入了 globalThis 关键字，该关键字可以在任何环境下随时返回全局对象。...Promise 是 JavaScript 向你承诺工作将要完成的方式（如果工作无法完成，则可能会失败）。...，则可能是你用的是 Google Chrome 浏览器，或者可能是没有将 Array.sort()实现为“稳定”算法的各种浏览器之一。
从第7.7.2的讨论可知，减少初始归并段个数r也可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n,每个归并段的长度为L,则归并段的个数m=[n/L]。如果采用前面介绍的内部排序方法，将得到长度相同的初始归并段。...因此，必须探索新的算法俩生成初始归并段，这就是本节介绍的置换-选择算法。 设初始待排文件FI,初始归并段文件为FO,内存工作区为WA,内存工作区可容纳W个记录。...置换-选择算法的步骤如下： 1）从待排文件FI输入W个记录到工作区WA. 2）从内存工作区WA中选出其中关键字最小的记录，记为MINIMAX....(以后再选出关键字比它大的记录纳入本归并段，比它小的归入下一归并段) 3）将MINIMAX记录输出到FO中去。 4）若FI未读完，则从FI输入下一个记录到WA中。...5）从WA中所有关键字比MINIMAX记录的关键字大的记录中选出最小的关键字记录，作为新的MINIMAX。
最近学校的课程设计自己做了个五子棋的游戏，今天就聊一聊五子棋游戏中用到的极小极大算法(The Minimax Algorithm)。...具体介绍 Minimax算法又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序，这类程序由两个游戏者轮流，每次执行一个步骤。...我们众所周知的五子棋、象棋等都属于这类程序，所以说Minimax算法是基于搜索的博弈算法的基础。...Minimax算法基于以下朴素思想确定格局价值： Minimax是一种悲观算法，即假设对手每一步都会将我方引入从当前看理论上价值最小的格局方向，即对手具有完美决策能力。...Minimax不找理论最优解，因为理论最优解往往依赖于对手是否足够愚蠢，Minimax中我方完全掌握主动，如果对方每一步决策都是完美的，则我方可以达到预计的最小损失格局，如果对方没有走出完美决策，则我方可能达到比预计的最悲观情况更好的结局
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