Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PANORAMEX — named after Panoramix, the druid character from the Asterix and Obelix comic strip — uses the RAVE UCT formula (Gelly and Silver, 2007) with UCB exploration constant 0 and the save-bridge pattern in simulations. PANORAMEX ran on an 18-node cluster of 4-core machines, using root parallelization and majority vote to select each move. This yielded about 6×10 5 simulations per second. WOLVE, the 2010 silver medallist (Arneson, Hayward, and Henderson, 2010) 2, uses truncated-width alpha-beta search, a Shannon-style electric circuit evaluation function with cell adjacencies augmented by virtual connections, and pruning of inferior cells. To save time, WOLVE uses a book built by caching 6-ply moves. This year Broderick Arneson added pondering and changed the search algorithm from fixed-ply to variable-ply with timemanaged iterative deepening. WOLVE used 2 threads (one to select moves, one to solve) on a 4-core machine, reaching 6-ply on most moves. MOHEX, the 2010 gold medallist (Arneson et al., 2010), is a Monte Carlo tree search program built on the code base of FUEGO, the Go program developed by Martin Müller, Markus Enzenberger and others at the University of Alberta. FUEGO uses lock-free parallelization (Enzenberger and Müller, 2009), and backs up virtual losses for better parallelization. MOHEX computes virtual connections and inferior cells in UCT tree nodes visited at least 400 times. This year Arneson added pondering, Huang helped with tuning, and Pawlewicz improved the
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle