Chess-World-Model基准发布
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Chess-World-Model基准发布
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AI 综述
针对大模型在棋盘状态追踪中失败常被规模增长掩盖的问题，Benjamin Walker与Terry Lyons提出Chess-World-Model基准。该基准基于千万级真实国际象棋对局，用于评估模型在合法移动序列后预测精确棋盘状态的能力，并计划提交至NeurIPS 2026 Evaluations & Datasets赛道。 在因果Transformer、SLiCE、Mamba-3及Gated DeltaNet等300万至4300万参数模型的测试中，循环架构的性能显著优于Transformer，进一步揭示了不同架构在长序列状态维护上的核心差异。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
Chess-World-Model: 基于千万级对局的国际象棋精确状态追踪基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · MLChess-World-Model: 基于千万级对局的国际象棋精确状态追踪基准
提出 Chess-World-Model 基准，包含 1000 万局真实对局及随机测试集，用于评估模型在合法移动序列后的精确棋盘状态追踪能力。 测试因果 Transformer、SLiCE、Mamba-3 和 Gated DeltaNet，在 300 万至 4300 万参数规模下，循环模型性能显著优于 Transformer。 该基准能揭示模型规模增长通常掩盖的状态追踪失败。
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