Oossa

Jev helpt schaakbot boven 2200 bullet-rating uit te komen

Het probabilistische model Jev, teruggebracht tot een goedkope evaluator, tilt een Stockfish-bot op Lichess boven de 2200 en maakt gecombineerde labeling met Qwen3‑32B effectiever.

Kort berichtDoor Gepubliceerd door Oossa: Laatst bijgewerkt: 1 min lezen

Onderzoekers van TypeSafe introduceerden Jev, een model dat alleen gekalibreerde waarschijnlijkheden geeft. Door de beoordelingen van Jev in de zoekprocedure van Stockfish te verwerken en ze te distilleren tot een snelle evaluator, behaalde de bot een bullet-rating van 2200 op Lichess. Wanneer een labelingbudget wordt verdeeld tussen Jev en het grote taalmodel Qwen3‑32B, presteren de gecombineerde labels ongeveer 9,6 Elo beter dan labels van alleen Qwen. Dat voordeel blijft ook bestaan bij nieuwe openingen.

Waarom het ertoe doet

Schaakontwikkelaars kunnen sterkere bots bouwen zonder dure LLM-aanroepen, en zo besparen op rekenkracht en labelingkosten.

Was dit artikel nuttig?
Delen

Lees ook

Oossa · Nieuwsbrief

De AI-week, uitgelegd

Elke maandag: het nieuws dat ertoe doet, in gewone taal. Gratis, geen spam.