@awsx 没试过，但理论上也是支持的

@igofreely ismcts 不适用于翻翻棋，ismcts 是针对信息不完美的游戏，会先随机生成一个所有棋子都翻开了的局面，然后基于这个推理，这肯定是有问题的。带 chance node 的 mcts 跟 ismcts 不一样，而是加入了 chance node （机会节点），比如翻棋就是一个机会节点，后面会给每个子节点分配概率，比如翻翻棋要根据当前剩余没翻开的棋子数量算出各个棋子的概率。
这个算法听起来很靠谱，但是如果没有神经网络，单纯的 mcts 模拟每次都模拟到游戏结束感觉是很浪费算力的，因为前期都是没有翻开的棋子，模拟翻棋太多次就偏离了实际局面。但是加入神经网络后（也就是 alphazero ）训练难度又太大了

@AoEiuV020JP 不是逆向的，是官方开源的 API


@picone 这个不只能收通知，更重要的是能随时随地通过微信指挥 claude code 写代码

哈哈哈，终于找到一个志同道合的人了，先 star 为敬, 有空可以交流交流。我也一直想开发一个翻翻棋 AI ，用 ExpectiMiniMax, 算法开发过一版：我把翻翻棋抽象成了信息完美、结果随机的游戏，因为信息不完全是对双方都一样的，所以是信息完美，只是在翻开暗子的那一刻随机从剩下的棋子抽一个出来。
我试过不同的算法：
alpha-beta 剪枝没法用，因为有随机性，翻开的棋子是什么很大程度上能扭转局面，所以根本无法剪枝。
ExpectiMiniMax 能做，目前效果最好，但是搜索空间爆炸，无法搜太深。
alphazero 训练难度太大了，跑了一两天训练出来的模型连普通的 ExpectiMiniMax 都打不过。棋力时好时坏，感觉无法收敛。
普通的带 chancenode 的 mcts 也尝试过，AI 说这个算法得到过几年冠军。但是我测试下来效果不如 ExpectiMiniMax ，或许是某些超参数没设置好吧。
目前在尝试训练个 NNUE 模型评估局面，但是感觉要练成还挺难

@Potatooo 是的..

@MIUIOS 有啥好用的轮子你也可以分享出来，在我开发的时候我没找到好用的

@TimPeake 对微信而言能开这个口子已经是很难得了

@dabingbing 没用过飞书，但 tg 的机器人是所有人都能访问到的，所以需要判断谁是这个 bot 真正的 owner ，所以需要配对之类的操作。 而微信不是，微信的 clawbot 机器人目前只有自己能用，甚至只有手机端能访问。所以不需要去配对，因为能访问到这个机器人的只有你自己。

肯定要复议，有后续了踢我

港区现在什么价格？我巴西区的开始发邮件要我填巴西身份证号了都，不知道还能撑多久

回，小时候当留守儿童最期待的就是过年的时候父母能回家，将心比心留守老人应该也是怀着这样的期待

@ProphetN 你用什么工具反代的？我用 antigravity manager 反代一直 503..

他喵的，我输入邮箱验证码和 2FA 后提示无效，一刷新余额就变 0 了，促销码也没发我邮箱。辣鸡网站

是的，dockerhub 都访问不了了...

新公司加班吗？

oncall 是有补贴的，没补贴的不叫 oncall ，你有权不回任何消息。
哪怕是临时找人解决，也得安排调休

做着卖白粉的事，拿着卖白菜的钱 🐶

就看谁手机先没电🪫

你问出这样的问题给我的感觉是 你们不是结婚 而是凑活过日子

但凡结过婚的，都不会认为这东西有市场