AI board game laboratory
O MariaGO não é um portal cheio de links de jogos. É um projeto pessoal de desenvolvimento em que pessoas jogam jogos de tabuleiro contra IAs treinadas com registros de partidas reais, e onde registramos o que descobrimos ao implementar nós mesmos o julgamento dos modelos e as regras dos jogos.
What makes it different
Mais do que vencer rápido, valorizamos observar por que a IA escolheu uma jogada e voltar para continuar uma partida que você interrompeu.
O modelo de go aprende a relação entre posições e próximas jogadas a partir de registros de partidas de amadores fortes e profissionais. O viés de coordenadas nos dados de treino e as jogadas ilegais são verificados e corrigidos em partidas reais.
As partidas de go não têm byo-yomi nem cronômetro de vez. Toque uma vez num ponto vazio para pré-visualizar a jogada e toque de novo para confirmar, então não é preciso ter pressa nem numa tela pequena.
O tabuleiro e o registro da partida são salvos a cada jogada. Volte no mesmo navegador e sua partida em andamento é restaurada, e você pode abrir uma nova variação a partir de qualquer ponto do registro.
Field notes
Em vez de repetir regras gerais dos jogos, registramos os problemas que realmente enfrentamos ao construir o MariaGO e os limites da implementação atual.
Cinco partidas contra o R5, uma série em que a função de pontuação escolhia o lance, e três partidas que o Gemma 4 perdeu depois de estudar a heurística. A escolha de IA vale só para esse navegador.
Reduzimos os passes precipitados e os riscos de atari duplo, e passamos a diferenciar o ko da captura após preenchimento com base na forma atual do tabuleiro. Também tratamos das graduações e históricos por cliente e das melhorias na heurística de avaliação.
A IA agora lê escadas em que fugir só leva de volta ao atari e evita essas jogadas, e em posições de escada procura outra jogada legal em vez de passar.
A IA não entra mais numa boca de tigre do adversário onde seria capturada na hora, nem preenche a própria sem motivo. Jogadas que capturam pedras ou salvam grupos próximos continuam permitidas como exceção.
Quando a grade era escrita de outro jeito, o modelo insistia em jogar só no canto inferior direito. Explicamos por que alinhamos o formato das coordenadas entre o treino e o jogo e verificamos a precisão por quadrante.
Contar pontos vazios não é o mesmo que decidir quais pedras estão mortas. Explicamos o que a contagem atual calcula e o que levar em conta ao interpretar o resultado.
Playground
Veja o que dá para fazer antes de seguir um link. Cada serviço abre na sua própria sala de jogo, e os recursos e o nível de acabamento variam de jogo para jogo.
Jogue contra o modelo treinado, revise os registros de partidas salvos e confira a contagem do tabuleiro atual.
Enfrente a leitura da IA num jogo de cercar e virar discos.
Leia as ameaças nas linhas, colunas e diagonais enquanto você e a IA disputam quem liga cinco primeiro.
O xadrez coreano, em que você pondera os movimentos da carruagem, do canhão e do cavalo diante dos limites do palácio.
Do desenvolvimento das peças à segurança do rei, experimente escolhas que mudam a cada posição.
Preencha linhas, colunas e quadrados 3×3 sem repetir números e confira seu raciocínio passo a passo.
Use o único espaço vazio para colocar as peças em ordem e tente encurtar o seu caminho.
Um jogo de estratégia em que você se clona e salta para se espalhar e transformar as peças do adversário em suas.
Complete as palavras usando as letras onde as pistas horizontais e verticais se cruzam (em coreano).
Comece com 30 bilhões de fichas, escolha cartas e apostas e dispute com as IAs Cheolsu, Younghee e Minsu pelo último stack.
From the maker
Por trás da simples frase “a IA joga” existe uma cadeia de problemas distintos: seleção dos registros de treino, conversão de coordenadas, verificação de jogadas ilegais, salvamento e revisão de partidas, e contagem.
O MariaGO não esconde esse processo. Por exemplo, a contagem atual do go conta as áreas vazias cercadas, as pedras capturadas e o komi, mas não consegue decidir sozinha, de forma completa, a vida e a morte dos grupos. Os modelos também erram, e registramos essas falhas para aproveitá-las na próxima rodada de treino e implementação.
Por que começamos e como conduzimos o projeto →