小虫象棋团队在吸收2010年版的优秀知识的基础上,使用最新的位棋盘技术重新编写了整个引擎,同时采用了最先进的搜索算法,引擎的运行效率提高了200%以上,直接的棋力提升更是高达400等级分,在与一些知名象棋软件的对抗测试中,取得极高的胜率。
小虫象棋取得飞跃性的进步,还得益于领先的审局体系。
小虫象棋的审局体系与传统引擎有较大区别。
2016年AlphaGo以4比1的总比分大胜世界冠军李世石,此后更化身master现身野狐,横扫人类顶尖高手,未逢敌手。
小虫象棋团队充分自创了AlphaGo的论文,在深度学习专家3DChess作者的推动下,建立了基于深度学习的参数优化模型,在一定程度上实现了审局参数自动优化,同时发现尚未被人类总结的象棋知识。
总体而言,小虫象棋棋风细腻,能攻善守,防守时稳健,攻杀时凶猛。
小虫象棋对中国象棋的各种典型杀法的审局处理比较到位,能很好地抓住对方的防守漏洞,必要时弃子攻杀,一举擒王。
在局势处于下风时防守顽强,往往能化险为夷。
由于小虫象棋团队现阶段将研究重心放在审局优化上,暂不支持残局库。
但计划在半年内陆续支持基本的残局库和审局库。
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