Construire un plateau à partir de rien, en départageant les égalités selon la position habituelle des pièces dans les bons plateaux déjà connus. Il atteint un score élevé sans aucun plateau de départ à copier.
Reproduirestochastique — ne se reproduit pas exactement ; le plateau est vérifiable·revérifie un plateau enregistré·Budget: not logged (exploratory run, not the standardized single-core bench)
Pipeline
1
producteur beampas encore documenté
Build a board from empty, cell by cell, breaking ties by the learned prior
porte: Positional corpus prior: a 256×256 count of where each piece sits in strong boards
2
raffinementpas encore documenté
A short local-refinement tail lifts the mid-450s construction to the committed 460
Complexité
Temps
prior build O(B·256) over B corpus boards; beam construction O(W·256·|moves|)
PRIOR ouvre l'étude sur l'apprentissage à partir des bons plateaux
avec la forme la plus simple que l'idée puisse prendre : un comptage. La plupart
des bons plateaux de ce site sont trouvés en partant d'un plateau déjà correct
puis en l'améliorant. PRIOR pose une question plus difficile : peut-on construire
un plateau compétitif à partir d'une grille vide, sans aucun plateau où s'ancrer ?
L'astuce consiste à laisser la foule des bons plateaux passés guider discrètement
la construction sans en copier aucun en particulier, et cette guidance n'est rien
de plus qu'un décompte des positions où les pièces ont tendance à se placer.
À partir de la bibliothèque des plateaux au bon score, PRIOR apprend une seule
chose toute simple : pour chaque position du plateau, la fréquence à laquelle
chaque pièce y apparaît. Cela donne une préférence douce, un prior, sur ce qui a
tendance à aller où.
Il construit ensuite par recherche en faisceau, en gardant simultanément en vie
de nombreux plateaux partiels qu'il étend case par case. Quand deux options
raccordent le même nombre d'arêtes, le prior tranche l'égalité en faveur de la
pièce la plus typique des bons plateaux à cet endroit. Une règle de diversité
empêche les nombreuses tentatives parallèles de converger vers le même chemin.
Aucun plateau n'est copié à l'unité ; la guidance est statistique.
▶Interactif : la carte de chaleur du prior positionnelExplorer →
En partant de zéro, PRIOR atteint le milieu des 450, et avec un prior plus
tranché construit à partir des tout meilleurs plateaux uniquement, il monte plus
haut. Suivi d'un raffinement local, il atteint 460, le plateau montré ici. Le
fait qu'une construction à partir de rien se rapproche autant des records, c'est
là tout le propos : la structure des bons plateaux est en partie apprenable, et
il n'est pas nécessaire d'en partir pour y arriver.
Ce n'est pas le meilleur score du projet (463), et le gain final s'appuie ici
sur une étape de raffinement, ce que l'étiquette du plateau signale. Mais en tant
que résultat sur table rase, c'est le plus solide du projet, et c'est la base sur
laquelle les constructeurs multi-signaux ultérieurs ont grandi.
Le prior est délibérément la chose la plus simple qui puisse marcher : un
comptage. Sur chaque plateau du corpus dont le score dépasse un seuil (440 pour
le prior de base), on cumule une matrice 256×256M[p][c], le nombre de
bons plateaux qui placent la pièce p dans la case c. Normalisée par case,
c'est la préférence utilisée pour départager les égalités.
Trois affinements, chacun une variante du même décompte :
Sensible à la rotation. On scinde chaque pièce selon ses quatre rotations :
un tenseur 1024×256 (256×4 lignes). Le prior préfère désormais
non seulement la bonne pièce mais la bonne orientation, 262 144 entrées contre
les 65 536 de base.
Par famille de coins. Les bons plateaux se répartissent en familles selon
leurs quatre pièces de coin. Construire un prior distinct à partir des seuls
plateaux d'une famille donne un signal que la matrice mise en commun gomme par
moyennage ; c'est ce qui a permis à la construction à partir de zéro d'atteindre
un 460 inédit plutôt que le bassin commun encombré.
Seuil plus tranché. Reconstruire le prior à partir des tout meilleurs
plateaux uniquement (une coupure plus haute) relève le plafond de la
construction, au prix d'un signal plus mince et plus bruité.
La construction est une recherche en faisceau :
on garde W plateaux partiels, on les étend case par case, et quand des
candidats sont à égalité sur les arêtes raccordées, on laisse M trancher ; une
règle de diversité maintient les W faisceaux à l'écart les uns des autres. Le
460 obtenu ici mène une construction en faisceau à partir de zéro jusqu'au milieu
des 450, puis un court raffinement local jusqu'à 460.
La nouveauté a été vérifiée, pas supposée. Le plateau obtenu est comparé à
chaque plateau du palier 460 déjà connu, par permutation des coins et distance de
Hamming sur (pièce, position) ; une correspondance ne compte comme un nouveau
bassin que lorsque la famille de coins diffère ou que la distance de Hamming est
grande. Le plateau de PRIOR a passé ce test : c'est un bassin réellement distinct,
pas une redécouverte.
just research-record-boards vérifie exactement le score du plateau 460 validé,
arête par arête, à partir de sa chaîne Bucas stockée, de sorte que le résultat
est vérifiable même si la recherche qui l'a trouvé n'est pas déterministe (son
gain final utilise un raffinement stochastique). Le plateau est l'artefact de
référence. La recherche qui l'a produit est le producteur en faisceau partagé,
avec la seule modification que décrit cette page : le prior positionnel appris qui
départage ses égalités. Ce prior est une matrice extraite d'un large corpus de
bons plateaux, raison pour laquelle l'exécution n'est pas reproduite ici à partir
de zéro.
Jusqu'où le prior peut-il se resserrer avant de surapprendre ? Construit à partir
d'une poignée de plateaux de tête seulement, le signal est fort mais mince. Un
prior distinct par famille de plateaux pourrait-il capturer une structure que le
prior combiné gomme par moyennage ? Et quelle part de l'écart final tient à la
construction plutôt qu'au raffinement qui la suit ?