实测 200 局国际象棋：模型上下文学习效果存疑

有作者让模型在原生 harness 与连续上下文两种条件下进行了 200 局国际象棋实测，并组织 Astra 与 Opus 对战，结论是当前的 in-context learning 基本不奏效。相关讨论进一步对比了国际象棋与数学的搜索机制：国际象棋转移函数简单，可用 Alpha-Beta 剪枝穷尽搜索，而数学的状态转移高度语义化，这或许解释了 CoT 在数学上能超过 AlphaProof 的原因。

2026-10-16 ~ 2026-10-16 · 2 条相关