★
Menu
Accueil Comment c'est construit Watchlist La pile
Matériel PucesComparer les puces Serveurs & systèmesRéseau MémoireFonderies & Packaging Refroidissement
Infrastructures Data centersAlimentation ProjetsCloud et calcul GPU
Intelligence Modèles IALogiciels Produits IABenchmarks Articles de rechercheJeux de données Concepts
Écosystème EntreprisesActions PersonnesChronologie TendancesAvenir de l'IA
Formation Actualités Interroger les données Agents IA
À propos À propos de nous Méthodologie Données & API Avertissement
Options
DONNÉES & API

Accès JSON gratuit en lecture seule aux données en cache du site.

Mode sombre

Vue guidée
Nouveau dans l'univers des puces, des data centers et du jargon des modèles ? Nous expliquons les termes clés au fil de votre navigation, en langage clair. Les mêmes données, avec l'aide intégrée.

Vue expert
Vous connaissez déjà le sujet. Juste les données : claires, rapides et concises, sans explications superflues. Il s'agit de la vue par défaut.

Langue de l'interface
‹ Retour
Accueil › Modèles IA › AlphaGo / AlphaZero

AlphaGo / AlphaZero

Modèle IA Historique Historique

The 2016 win over Lee Sedol — deep RL's public arrival.

Vous consultez une fiche modèle d'IA : qui l'a conçu, ce qu'il peut faire, et le matériel et les données qui le sous-tendent.

AlphaGo's 4–1 defeat of Go champion Lee Sedol in March 2016 was the moment deep learning captured public imagination; AlphaZero then learned Go, chess and shogi from self-play alone. The lineage ran on TPUs and taught the field the power of search plus learned evaluation — ideas that returned in today's reasoning models.

Comment cela s'articule avec le reste de la chaîne

Les liens de cette fiche en un coup d'œil — cliquez sur un groupe pour y accéder directement.

Développé par

Entraîné sur

Sources

AlphaGo ↗

Fiche examinée au 2026-01-15 — voir Méthodologie.