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인간처럼 체스 두는 딥러닝 모델 개발: 800~2500 레이팅 범위 커버

nanobind · 2026-05-14

연구자가 딥러닝 기반 체스 모델을 개발하여 인간처럼 플레이하도록 학습시켰으며, 800~2500 레이팅 범위의 모델을 제공합니다.

이 모델들은 이동 예측, 사고 시간 예측, 승률 예측 모델로 구성되어 있으며, 총 10억 게임의 Lichess 데이터를 활용하여 훈련되었습니다.

이동 예측 모델은 MAIA-2보다 높은 정확도를 보이며, MAIA-3와 비슷한 수준의 성능을 나타냅니다.

모델 코드는 GitHub에서 공개되었으며, 데모는 1e4.ai에서 체험할 수 있습니다.

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