★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Главная › AI-модели › AlphaGo / AlphaZero

AlphaGo / AlphaZero

AI-модель История История

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

Перед вами запись об AI-модели: кто её создал, на что она способна, какое оборудование и данные за ней стоят.

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.

Место в общей экосистеме

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Разработан

Обучена на

Источники

AlphaGo ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.