#MCTS

这篇论文发现近似值迭代(AVI)在多个棋类游戏中比 AlphaZero 更准确且成本更低，挑战了 MCTS 主导地位。

AutoSR把符号回归从找公式变成做研究，9个挑战全部恢复，连3个cp3-bench难题都解决了。

MicroEvo用LLM引导芯片微架构设计搜索，比NSGA-II质量高36.2%，效率提升10倍多，代码已开源。

这篇论文提出一个新架构，让围棋AI不用大量搜索也能在普通电脑上达到专业水平，比AlphaZero更省资源。

这篇论文给做游戏AI的同行提供了一个很实用的优化思路：不用固定分配计算资源，而是根据搜索情况动态调整，实测对三个桌游都有明显提升。

这篇论文提出一种新算法GSS，通过共享未来样本来避免树搜索的指数爆炸，在长视界连续控制任务中表现更好。