待验证50% 置信权衡取舍精确时间

提升Expectimax搜索深度是直接影响胜率的手段，但深度增加带来的计算量呈指数级增长

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/12

首次发现

来源

遗传算法训练2048求解器遇瓶颈：如何诊断特征与提升胜率

涉及实体

Expectimaxconcept

相关事实

待验证增加网络深度能让表达能力（段数）呈指数级增长，而增加单层宽度只带来线性增长72% 相似已验证统计模型方法对高维数据的扩展性较差，这是深度学习方法逐步崛起的核心原因69% 相似待验证深度学习崛起依赖三大要素同步成熟：海量标注数据、GPU并行计算能力提升、反向传播等训练算法的工程化成熟65% 相似待验证迭代加深（Iterative Deepening）结合时间限制逐层加深搜索，确保任意时刻都能给出当前最优解64% 相似待验证DeepSeek涨价的一个合理解读是通过价格杠杆抑制推理需求，将算力向训练下一代新模型倾斜64% 相似

引用此条事实

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API

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