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  #11  
Alt 11.04.2020, 19:07
StPohl StPohl ist offline
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AW: Oldies vs. Leela

 Zitat von applechess Beitrag anzeigen
Hallo Stefan
Aber nur brauchbar für RTX-Karten oder auch allgemein für Nvidia Grafikkarten?
Gruss
Kurt
Naja, wenn man mit dem Netz auch rechnen lassen will, dann sollte es schon eine RTX-Karte sein.
Hier im Thread geht es aber ja um nur 1 untersuchten Knoten, nämlich die Brettstellung, da ist die Harwdare natürlich irrelevant. Da kann man auch Lc0 auf der CPU laufen lassen und dennoch so ein großes Netz verwenden. Spielt dann keine Rolle.
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  #12  
Alt 13.04.2020, 08:07
AlexS AlexS ist offline
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AW: Oldies vs. Leela

 Zitat von mclane Beitrag anzeigen
In welcher GUI gebt ihr das denn ein das ohne SUCHBAUM gespielt wird.

?
In jeder beliebigen GUI die UCI Option Slowmover auf 0 setzen. Die Bedenkzeit ist dann egal.

Die Kommandozeilenbefehle funktionieren nur im Trainingsmodus, zumindest damals, als ich das zuletzt probiert hatte.

Geändert von AlexS (13.04.2020 um 08:36 Uhr)
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  #13  
Alt 13.04.2020, 08:20
AlexS AlexS ist offline
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AW: Oldies vs. Leela

 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Wenn man das so macht, also Lc0 ganz ohne Suche spielen läßt, dann muß das Netz aber möglichst groß sein. Ein so kleines 10x128 Netz für so ein Experiment zu nutzen, heißt unnötig Spielverständnis und damit Spielstärke wegzulassen.
Unbedingt ein richtig großes Netz für so ein Experiment nehmen:
https://www.comp.nus.edu.sg/~sergio-v/t60/384x30/

(Das 3010 spielt gerade im TCEC, die späteren Netze scheinen eher etwas schwächer zu sein. Mit dem 3010 macht man nichts falsch)
Das 128x10-Netz ist positionell auch schon sehr stark. Ich würde eher sagen, das Netz ist nicht groß genug um taktische Probleme auszugleichen. Es ist eher so, dass frühere, größere Netze positionell schwächer sind, als zu ende trainierte kleinere Netze.

Das 128x10 Netz ist für die allermeisten schon eine Herausforderung, mein Favorit ist das zu Ende trainierte 256x20 Netz 42850. Ob SV oder Lc0-Netze, der menschliche Spieler wird kaum einen Unterschied feststellen.

 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Theoretisch sollte es auch in ARENA gehen, denn Lc0 unterstützt das Commandline Kommando --nodes. Übergibt man das in Arena, wo man das ja machen kann, sollte es auch dort klappen.
Hab's gerade nochmal probiert. Funktioniert nicht im Spielmodus, sondern nur im Trainingsmodus. Zumindest unter Linux.

Geändert von AlexS (13.04.2020 um 09:39 Uhr)
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StPohl (14.04.2020)
  #14  
Alt 14.04.2020, 12:41
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AW: Oldies vs. Leela

 Zitat von AlexS Beitrag anzeigen
In jeder beliebigen GUI die UCI Option Slowmover auf 0 setzen. Die Bedenkzeit ist dann egal.
Gute Idee. Danke für den Tip!
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  #15  
Alt 14.04.2020, 12:49
StPohl StPohl ist offline
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AW: Oldies vs. Leela

 Zitat von AlexS Beitrag anzeigen
Das 128x10-Netz ist positionell auch schon sehr stark. Ich würde eher sagen, das Netz ist nicht groß genug um taktische Probleme auszugleichen. Es ist eher so, dass frühere, größere Netze positionell schwächer sind, als zu ende trainierte kleinere Netze.

Das 128x10 Netz ist für die allermeisten schon eine Herausforderung, mein Favorit ist das zu Ende trainierte 256x20 Netz 42850.
Das 42850 ist sicher eine ganz gute Wahl. Auch sehr gut sind die Leelenstein-Netze, die ebenfalls 20x256 Größe haben. Die etwas älteren (LS 13?!) sind mittlerweile gratis herunterzuladen. Das aktuelle LS 14.2 gibt es nur für zahlende Patreon-Abonnenten. Das Abo kostet 3€+Steuern pro Monat. Das lohnt sich durchaus. Die neueren Leelenstein-Netze sind nämlich momentan das Beste, was man an Spielstärke bekommen kann.

Siehe meine Tests:
https://www.sp-cc.de/nn-longtime-testing.htm

Oder die wunderbare FGRL-Rangliste:
http://www.fastgm.de/16-60-0.6.html


Leelenstein-Netze gibt es hier:
https://www.patreon.com/jjosh/posts

Kleines aber: Die Leelenstein-Netze enthalten auch fremd-Partienmaterial, also Engine-Engine Partien und wohl auch menschliche Partien. Es ist also kein "Zero-Netz", das nur auf selfplay-Lernpartien basiert. Wer also die "reine KI", das reine "Selbstlern-Zero"-Schach haben will, muß wissen, daß die Leelenstein Netze durch Partien klassischer AB-Engines und Menschen verunreinigt sind (ebenso wie Fat Fritz Netze).
Da der reine Zero-Spielstil ja etwas ganz Einzigartiges hervorgebracht hat, was weder Menschen- noch Maschinenschach ist, ist das natürlich schon ein Nachteil der Leelenstein-Netze.
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applechess (14.04.2020)
  #16  
Alt 14.04.2020, 13:44
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AW: Oldies vs. Leela

 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Das 42850 ist sicher eine ganz gute Wahl.
Ich arbeite zur Zeit mit dem Netz 256x20-t40-1541 von Sergio V.
Kurt
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  #17  
Alt 14.04.2020, 19:00
AlexS AlexS ist offline
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AW: Oldies vs. Leela

 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Kleines aber: Die Leelenstein-Netze enthalten auch fremd-Partienmaterial, also Engine-Engine Partien und wohl auch menschliche Partien.
Problem der Leelenstein Netze ist: Sie werden mit Partien trainiert, die nicht zu ende gespielt werden. D.h. Leelenstein schenkt gewonnene Partien her und schaffte z.B.in der folgenden Partie nicht mit Dame, Turm, und Springer den König Matt zu setzen. Mit MCTS wird dies vermutlich überdeckt, käme aber auf einen Versuch an.

Andere Netze spielen zwar auch nicht den schnellsten Weg zum Matt, schenken aber keine Partien her.

[Event "My Tournament"]
[Site "?"]
[Date "2020.04.14"]
[Round "1"]
[White "Leela Zero 0.24.1 Leelenstein13 (256x20)"]
[Black "Leela Zero 0.24.1 SV 320 (512x40)"]
[Result "1/2-1/2"]
[ECO "C67"]
[Opening "Ruy Lopez"]
[PlyCount "340"]
[TimeControl "40/36000"]
[Variation "Berlin defense, Open Variation"]

1. e4 {+9.51/1 0.23s} e5 {0.00/1 0.73s} 2. Nf3 {+9.32/1 0.039s}
Nc6 {0.00/1 0.74s} 3. Bb5 {+9.69/1 0.032s} Nf6 {0.00/1 0.74s}
4. O-O {+10.04/1 0.039s} Nxe4 {0.00/1 0.73s} 5. Re1 {+10.43/1 0.032s}
Nd6 {0.00/1 0.74s} 6. Nxe5 {+11.18/1 0.035s} Nxe5 {0.00/1 0.74s}
7. Rxe5+ {+15.32/1 0.032s} Be7 {0.00/1 0.73s} 8. Bf1 {+14.66/1 0.033s}
O-O {0.00/1 0.79s} 9. d4 {+9.67/1 0.033s} Bf6 {0.00/1 0.81s}
10. Re1 {+9.48/1 0.033s} Re8 {0.00/1 0.92s} 11. c3 {+8.55/1 0.033s}
Rxe1 {0.00/1 1.3s} 12. Qxe1 {+9.41/1 0.033s} Qe7 {0.00/1 1.9s}
13. Qxe7 {+12.11/1 0.033s} Bxe7 {0.00/1 1.1s} 14. a4 {+12.53/1 0.033s}
Nf5 {0.00/1 0.96s} 15. a5 {+8.69/1 0.033s} d5 {0.00/1 0.95s}
16. Nd2 {+8.67/1 0.033s} Bd7 {0.00/1 1.2s} 17. Nf3 {+4.59/1 0.033s}
f6 {0.00/1 1.1s} 18. Ne1 {+2.09/1 0.036s} g5 {0.00/1 1.1s}
19. g3 {+2.06/1 0.065s} Re8 {0.00/1 1.1s} 20. Ng2 {+1.03/1 0.037s}
a6 {0.00/1 1.2s} 21. Bd3 {+2.73/1 0.036s} Nd6 {0.00/1 0.97s}
22. Ne3 {+4.52/1 0.033s} c6 {0.00/1 1.1s} 23. b3 {+0.62/1 0.036s}
f5 {0.00/1 1.2s} 24. Ba3 {+1.33/1 0.037s} f4 {0.00/1 1.1s}
25. gxf4 {-3.70/1 0.034s} gxf4 {0.00/1 1.0s} 26. Ng2 {-4.72/1 0.034s}
f3 {0.00/1 1.1s} 27. Ne1 {-8.06/1 0.037s} Bg4 {0.00/1 1.1s}
28. h3 {-22.20/1 0.034s} Bh5 {0.00/1 1.1s} 29. Nc2 {-23.83/1 0.033s}
Bg6 {0.00/1 1.0s} 30. Bxg6 {-14.65/1 0.034s} hxg6 {0.00/1 1.1s}
31. Ne1 {+1.82/1 0.035s} Rf8 {0.00/1 1.1s} 32. Nd3 {+14.35/1 0.034s}
Rf5 {0.00/1 0.98s} 33. Re1 {+5.77/1 0.043s} Bf8 {0.00/1 1.1s}
34. Bxd6 {+20.66/1 0.034s} Bxd6 {0.00/1 1.1s} 35. Re6 {+32.83/1 0.063s}
Rg5+ {0.00/1 1.0s} 36. Kf1 {+58.35/1 0.035s} Bh2 {0.00/1 1.0s}
37. Ke1 {+24.02/1 0.034s} Kf7 {0.00/1 1.1s} 38. Re3 {+30.10/1 0.033s}
Rf5 {0.00/1 1.0s} 39. Nc5 {+53.81/1 0.033s} Bc7 {0.00/1 1.1s}
40. Nxb7 {+60.18/1 0.033s} g5 {0.00/1 1.2s} 41. b4 {+85.94/1 0.040s}
Rf6 {0.00/1 1.1s} 42. Nc5 {+79.65/1 0.033s} Bf4 {0.00/1 1.0s}
43. Rd3 {+77.27/1 0.034s} Bd6 {0.00/1 1.1s} 44. Nxa6 {+90.58/1 0.033s}
Rh6 {0.00/1 1.2s} 45. Rxf3+ {+98.87/1 0.033s} Bf4 {0.00/1 1.3s}
46. Nc5 {+M40/1 0.034s} Rh5 {0.00/1 1.2s} 47. Ke2 {+M89/1 0.034s}
Kf6 {0.00/1 0.94s} 48. Nd3 {+98.38/1 0.033s} Kf5 {0.00/1 0.95s}
49. Nxf4 {+98.41/1 0.033s} gxf4 {0.00/1 0.93s} 50. Rd3 {+97.85/1 0.033s}
Ke4 {0.00/1 0.95s} 51. f3+ {+98.92/1 0.033s} Kf5 {0.00/1 0.95s}
52. Rd1 {+98.54/1 0.033s} Rxh3 {0.00/1 0.76s} 53. Ra1 {+98.31/1 0.033s}
Rh2+ {0.00/1 0.73s} 54. Kd3 {+97.50/1 0.033s} Rf2 {0.00/1 0.73s}
55. a6 {+97.95/1 0.033s} Rxf3+ {0.00/1 0.75s} 56. Kc2 {+98.56/1 0.033s}
Rf2+ {0.00/1 0.75s} 57. Kb3 {+99.00/1 0.035s} Rg2 {0.00/1 1.0s}
58. a7 {+98.32/1 0.034s} Rg8 {0.00/1 1.1s} 59. a8=Q {+M41/1 0.034s}
Rxa8 {0.00/1 0.97s} 60. Rxa8 {+98.43/1 0.033s} f3 {0.00/1 1.0s}
61. Kc2 {+M32/1 0.033s} f2 {0.00/1 0.99s} 62. Rf8+ {+M41/1 0.033s}
Kg5 {0.00/1 1.1s} 63. Rxf2 {+M22/1 0.034s} Kg4 {0.00/1 1.2s}
64. Rf8 {+M24/1 0.033s} Kg3 {0.00/1 1.1s} 65. Rg8+ {+M52/1 0.033s}
Kf2 {0.00/1 1.1s} 66. Rh8 {+M42/1 0.064s} Kg2 {0.00/1 1.2s}
67. Kb2 {+M52/1 0.034s} Kg1 {0.00/1 1.2s} 68. Ka2 {+M35/1 0.034s}
c5 {0.00/1 1.3s} 69. Ka1 {+M60/1 0.034s} Kf1 {0.00/1 1.1s}
70. dxc5 {+M61/1 0.036s} d4 {0.00/1 1.1s} 71. cxd4 {+M38/1 0.033s}
Kg2 {0.00/1 1.2s} 72. Rh3 {+M35/1 0.033s} Kxh3 {0.00/1 0.95s}
73. c6 {+M24/1 0.033s} Kh2 {0.00/1 0.94s} 74. c7 {+M32/1 0.033s}
Kh1 {0.00/1 0.93s} 75. c8=N {+M44/1 0.034s} Kg1 {0.00/1 0.93s}
76. b5 {+M67/1 0.033s} Kf1 {0.00/1 0.94s} 77. b6 {+M47/1 0.033s}
Kg1 {0.00/1 0.76s} 78. b7 {+M75/1 0.033s} Kf1 {0.00/1 0.74s}
79. b8=R {+M68/1 0.033s} Kg1 {0.00/1 0.73s} 80. d5 {+M52/1 0.033s}
Kf2 {0.00/1 0.74s} 81. d6 {+M52/1 0.033s} Kf3 {0.00/1 0.73s}
82. d7 {+M59/1 0.033s} Kg4 {0.00/1 0.73s} 83. d8=Q {+M63/1 0.034s}
Kg3 {0.00/1 1.0s} 84. Qf8 {+M48/1 0.034s} Kh2 {0.00/1 1.0s}
85. Qg8 {+M60/1 0.034s} Kh1 {0.00/1 1.1s} 86. Qh7+ {+98.07/1 0.055s}
Kg1 {0.00/1 0.99s} 87. Qh6 {+M91/1 0.059s} Kg2 {0.00/1 0.94s}
88. Qh5 {+M46/1 0.055s} Kf1 {0.00/1 0.92s} 89. Qh4 {+M49/1 0.057s}
Ke2 {0.00/1 1.2s} 90. Qh3 {+M93/1 0.033s} Kf2 {0.00/1 0.95s}
91. Qh2+ {+M55/1 0.032s} Kf1 {0.00/1 0.94s} 92. Qh1+ {+M43/1 0.033s}
Kf2 {0.00/1 0.74s} 93. Qh8 {+M63/1 0.034s} Kf3 {0.00/1 0.73s}
94. Qh7 {+98.09/1 0.033s} Kg3 {0.00/1 0.75s} 95. Qh6 {+98.35/1 0.034s}
Kg4 {0.00/1 0.75s} 96. Qh8 {+98.66/1 0.033s} Kg3 {0.00/1 0.75s}
97. Qh7 {+96.66/1 0.033s} Kg4 {0.00/1 0.74s} 98. Qh6 {+95.63/1 0.033s}
Kg3 {0.00/1 0.75s} 99. Qh5 {+96.34/1 0.035s} Kf4 {0.00/1 0.75s}
100. Qh4+ {+98.13/1 0.034s} Ke5 {0.00/1 0.76s} 101. Qh3 {+98.57/1 0.033s}
Kf4 {0.00/1 0.75s} 102. Qh2+ {+98.71/1 0.058s} Kf3 {0.00/1 0.97s}
103. Qh1+ {+98.71/1 0.057s} Kf4 {0.00/1 1.0s} 104. Qh8 {+97.74/1 0.033s}
Kf3 {0.00/1 0.80s} 105. Ka2 {+88.65/1 0.032s} Kf4 {0.00/1 0.77s}
106. Ka3 {+86.89/1 0.033s} Kf3 {0.00/1 0.81s} 107. Ka4 {+90.24/1 0.033s}
Kf4 {0.00/1 0.83s} 108. Kb5 {+82.65/1 0.033s} Kf3 {0.00/1 0.79s}
109. Ka6 {+96.16/1 0.033s} Kf4 {0.00/1 0.84s} 110. Kb6 {+92.19/1 0.033s}
Kf3 {0.00/1 0.78s} 111. Kc5 {+89.96/1 0.032s} Kf4 {0.00/1 0.82s}
112. Qh7 {+96.62/1 0.033s} Kf3 {0.00/1 0.81s} 113. Qh6 {+96.04/1 0.033s}
Ke2 {0.00/1 0.77s} 114. Qh5+ {+93.89/1 0.032s} Kf2 {0.00/1 0.79s}
115. Qh4+ {+92.69/1 0.033s} Kf3 {0.00/1 0.98s} 116. Qh3+ {+92.68/1 0.033s}
Kf2 {0.00/1 1.3s} 117. Qh2+ {+94.08/1 0.044s} Kf3 {0.00/1 1.2s}
118. Qh1+ {+94.58/1 0.033s} Kf2 {0.00/1 1.0s} 119. Qg1+ {+92.60/1 0.033s}
Kf3 {0.00/1 1.0s} 120. Qf2+ {+95.37/1 0.033s} Kxf2 {0.00/1 1.4s}
121. Ra8 {+98.35/1 0.033s} Kf3 {0.00/1 1.3s} 122. Ra7 {+98.63/1 0.033s}
Kg4 {0.00/1 1.3s} 123. Rb7 {+96.32/1 0.033s} Kg3 {0.00/1 1.3s}
124. Kb6 {+94.28/1 0.033s} Kf2 {0.00/1 1.2s} 125. Ka7 {+94.84/1 0.033s}
Kf3 {0.00/1 1.2s} 126. Ka8 {+95.57/1 0.033s} Kg2 {0.00/1 0.93s}
127. Rb6 {+96.71/1 0.032s} Kf1 {0.00/1 0.94s} 128. Rb5 {+96.61/1 0.032s}
Kg2 {0.00/1 0.93s} 129. Ra5 {+97.79/1 0.033s} Kh1 {0.00/1 0.94s}
130. Ra4 {+98.44/1 0.032s} Kh2 {0.00/1 0.95s} 131. Ra3 {+98.59/1 0.032s}
Kg1 {0.00/1 0.93s} 132. Ra2 {+97.63/1 0.032s} Kh1 {0.00/1 0.94s}
133. Ra1+ {+98.31/1 0.032s} Kh2 {0.00/1 0.95s} 134. Ne7 {+98.64/1 0.032s}
Kh3 {0.00/1 0.93s} 135. Nc6 {+97.93/1 0.033s} Kh2 {0.00/1 0.96s}
136. Na5 {+97.97/1 0.033s} Kh3 {0.00/1 0.96s} 137. Nb3 {+97.89/1 0.032s}
Kh4 {0.00/1 1.0s} 138. Rg1 {+97.98/1 0.033s} Kh3 {0.00/1 0.95s}
139. Rg8 {+97.22/1 0.033s} Kh4 {0.00/1 1.1s} 140. Rh8+ {+96.93/1 0.033s}
Kg5 {0.00/1 1.1s} 141. Rb8 {+96.17/1 0.036s} Kg6 {0.00/1 1.1s}
142. Rb7 {+94.71/1 0.034s} Kf6 {0.00/1 1.3s} 143. Ra7 {+93.30/1 0.034s}
Ke5 {0.00/1 1.4s} 144. Ra5+ {+91.23/1 0.033s} Ke4 {0.00/1 1.3s}
145. Ra4+ {+93.73/1 0.033s} Ke5 {0.00/1 0.93s} 146. Ra3 {+93.98/1 0.033s}
Ke4 {0.00/1 0.94s} 147. Ra2 {+92.43/1 0.033s} Ke5 {0.00/1 0.95s}
148. Ra1 {+93.84/1 0.033s} Ke4 {0.00/1 0.93s} 149. Rh1 {+95.06/1 0.033s}
Ke5 {0.00/1 0.95s} 150. Rf1 {+94.70/1 0.033s} Ke4 {0.00/1 0.94s}
151. Re1+ {+92.54/1 0.033s} Kf4 {0.00/1 0.94s} 152. Re2 {+93.48/1 0.033s}
Kf5 {0.00/1 0.73s} 153. Re3 {+91.04/1 0.033s} Kf4 {0.00/1 0.73s}
154. Re1 {+87.59/1 0.033s} Kf5 {0.00/1 0.73s} 155. Rf1+ {+92.70/1 0.034s}
Ke6 {0.00/1 1.1s} 156. Rf2 {+88.25/1 0.034s} Ke5 {0.00/1 1.1s}
157. Rf3 {+87.97/1 0.035s} Ke4 {0.00/1 1.2s} 158. Nd2+ {+82.70/1 0.033s}
Kd4 {0.00/1 0.98s} 159. Kb7 {+90.51/1 0.043s} Kd5 {0.00/1 0.90s}
160. Kb6 {+82.53/1 0.059s} Kd4 {0.00/1 1.0s} 161. Kc6 {+86.02/1 0.063s}
Ke5 {0.00/1 1.0s} 162. Kc5 {+86.70/1 0.062s} Ke6 {0.00/1 0.99s}
163. Kd4 {+91.58/1 0.057s} Kd6 {0.00/1 1.2s} 164. Rf6+ {+92.05/1 0.063s}
Ke7 {0.00/1 1.0s} 165. Ke5 {+97.32/1 0.058s} Kd7 {0.00/1 1.1s}
166. Rf7+ {+95.34/1 0.062s} Kc6 {0.00/1 0.97s} 167. Kd4 {+91.00/1 0.032s}
Kd6 {0.00/1 0.95s} 168. Ne4+ {+51.01/1 0.032s} Kc6 {0.00/1 0.94s}
169. Nd6 {+38.54/1 0.033s} Kb6 {0.00/1 0.94s} 170. Kd5 {+44.99/1 0.033s}
Ka5 {0.00/1 0.94s, Draw by fifty moves rule} 1/2-1/2
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  #18  
Alt 14.04.2020, 19:54
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In jeder beliebigen GUI die UCI Option Slowmover auf 0 setzen. Die Bedenkzeit ist dann egal.
Top! Das funktioniert sogar auf dem Smartphone in Droidfish. Mit dem großen S.Vieri 3010 Netz, das gerade im TCEC Superfinal spielt. Für den einen berechneten Knoten braucht mein Smartphone nur ca. 0.25 Sekunden. Allerdings zeigt Droidfish dann keine Stelllungsbewertung an. Aber das ist ja nicht tragisch.
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  #19  
Alt 14.04.2020, 20:39
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[Event "Droidfish"]
[Site "Deutschland"]
[Date "2020.04.14"]
[Round "?"]
[White "The King TrS Normal 15s/Zug"]
[WhiteElo "-"]
[Black "Lc0 v0.24.1 3010 1 node/Zug"]
[BlackElo "-"]
[Result "1-0"]
[PlyCount "102"]
[TimeControl "1/2"]
[Device "Lenovo TB-X605F"]

1. e4 c6
2. Nc3 d5
3. Qf3 dxe4
4. Nxe4 Nd7
5. d4 Ndf6
6. c3 Nxe4
7. Qxe4 Nf6
8. Qc2 Qd5
9. Nf3 Bf5
10. Bd3 Bxd3
11. Qxd3 e6
12. O-O Be7
13. Re1 O-O
14. Bf4 c5
15. c4 Qd8
16. Rad1 cxd4
17. a3 Qb6
18. b4 a5
19. c5 Qa6
20. b5 Qa7
21. b6 Qa6
22. Qxd4 Rfd8
23. Bd6 Bxd6
24. cxd6 Nd5
25. Qe5 Qxb6
26. Rb1 Qxd6
27. Qxd6 Rxd6
28. Rxb7 Rb6
29. Rxb6 Nxb6
30. Rc1 Rc8
31. Rxc8+ Nxc8
32. Kf1 Kf8
33. Ke2 Ke7
34. Kd3 Kd6
35. Kc4 Na7
36. Ng5 f6
37. Nxh7 Ke7
38. Kc5 Nc8
39. Kb5 Nd6+
40. Kxa5 Kf7
41. a4 Kg8
42. Nxf6+ gxf6
43. Kb6 Kf7
44. a5 Nc4+
45. Kb5 Nxa5
46. Kxa5 f5
47. Kb4 e5
48. h4 Kg6
49. Kc5 Kh5
50. Kd5 e4
51. g3 Kg4


Hier mal eine flotte Partie. Die der King nur mühsam im Endspiel gewinnen konnte, nachdem er im Mittelspiel einen Bauern ohne Kompensation verloren hatte. 1 Knoten pro Zug gegen ca. 450000 Knoten pro Zug...
King mit Masterbook, lc0 mit Genius5-Buch in der Droidfish App, auf 5 Züge Tiefe begrenzt.
Ich denke, das 3010 Netz würde schwächere Brettcomputer ganz schön ins Schwitzen bringen...King mit 300Mhz und TrS Normal ist ja ein High End Brettcomputer...

Geändert von StPohl (14.04.2020 um 20:51 Uhr)
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  #20  
Alt 14.04.2020, 20:46
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 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Top! Das funktioniert sogar auf dem Smartphone in Droidfish. Mit dem großen S.Vieri 3010 Netz, das gerade im TCEC Superfinal spielt. Für den einen berechneten Knoten braucht mein Smartphone nur ca. 0.25 Sekunden. Allerdings zeigt Droidfish dann keine Stelllungsbewertung an. Aber das ist ja nicht tragisch.
Stellungsbewertung funktioniert am PC zumindest. Man kann die Art der Bewertung mit der Option Score Type auswählen, manche Optionen funktionieren aber nicht.
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