인공지능이 체스에서 인간을 능가하는 성능을 보이지만, 특정 플레이어의 의사결정 스타일을 정확히 모방하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 연구진은 Maia-2 모델을 기반으로 챔피언별 임베딩을 적용하고, MCTS를 통합하여 모델의 스타일적 정확도를 높였습니다. 새로운 행동 지표인 Jensen-Shannon divergence를 통해 개별 플레이어의 차이를 성공적으로 구분하고, AI 모델의 행동 일치 평가에 기여했습니다.