Investigadores de TypeSafe presentaron Jev, un modelo que solo devuelve probabilidades calibradas. Al integrar sus evaluaciones en la búsqueda de Stockfish y destilarlas en un evaluador rápido, el bot alcanzó una puntuación de 2200 en bullet en Lichess. Cuando el presupuesto para etiquetar datos se reparte entre Jev y el modelo de lenguaje grande Qwen3‑32B, las etiquetas combinadas superan en unos 9,6 puntos Elo a las obtenidas solo con Qwen, y la mejora también se repite con nuevas aperturas.
Por qué importa
Los desarrolladores de ajedrez pueden crear bots más potentes sin recurrir a costosas llamadas a modelos de lenguaje grandes, lo que reduce el gasto de cómputo y etiquetado.
