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Tideborn

DLManaka と Manaka、2 系統の将棋エンジンに関する設計・学習・測定記録です。

DLManakaManaka
評価器残差 CNN差分更新型の対称多項式・テーブル評価器
主なハードウェアGPU推論は CPU、学習は GPU
探索Gumbel AlphaZero MCTSPUCT MCTS
学習蒸留 → 自己対局教師あり実験 + ゼロ知識自己対局
目標Apple silicon を含む実用的な DL 将棋推論手設計を抑えつつ NNUE 級の CPU 効率

両系統は同じ圧縮済み教師コーパスを読めますが、評価器も探索実装も別物です。

最初に読むページ

過去の診断も経緯として残していますが、現在状態の要約ではありません: DLManaka の自己対局停滞初期 Manaka の構造分析

数値の読み方

測定条件が明記されている数値だけを実測値として扱います。現在の速度は 共通ベンチマーク を正本とし、設計ページには絶対速度を重複して載せません。

棋力は、検証指標と固定外部エンジンとの対局が同じ方向を示すかで判断します。子モデルと親モデルの直接対局 Elo だけでは誤判定することがあります。