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Amjad Masad@amasad
Amjad Masad@amasad精选
推荐理由：他试了在象棋AI数据里掺8%的推理数据，效果直接碾压纯数据，轻松上1300分。
象棋AI
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7月29日
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阿马德·马萨德训练国际象棋LLM时发现，单纯用棋盘→走法配对数据在投入超1000小时后遭遇明显收益递减。一次意外中，一个"先思考再走棋"的分支因产生幻觉走法而失败，但他将约8%的这种推理轨迹混合进纯走法数据，在同等训练预算下取得了优于纯数据的效果。模型通过吸收推理轨迹，在推理时不再实际执行思考过程。最终模型Elo得分达到1300。