部分验证65% 置信基准精确时间
在围棋实验中，Astra用336行代码逐层写出围棋程序，零次测试运行即以超过一半胜率击败两个较小训练网络；用50次测试运行自我对弈后，击败了在2000万局棋上训练的同等规模网络。
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在实验5中，Astra生成的网络面对训练5亿步的模型，在Breakout中得分高20倍，在Asterix中接近，在Sequest中达到60%的分数。75% 相似待验证在十五人三内鬼、第六联赛的严格可比实验中，训练网络 300 局船员胜率 93.3%，gpt-oss 在对话+直觉格式下 20 局 16 胜（80%），单侧 Fisher 精确检验 p = 0.052。69% 相似待验证使用程序自身的梯度和 Adam 优化器，在 2000 笔随机订单上训练 Handwired 孪生网络，只改价格时，到第 100 步精确学到了 549、949 和每公斤 350，零错误。66% 相似待验证经过52分钟后，模型正确说出了这个网络被训练来玩的游戏：Breakout，置信度88%，且没有使用任何工具。66% 相似待验证Astra在无训练情况下仅修改某小型模型0.016%的权重，使其在Math 500基准上的得分从7.9%提升到48.1%。66% 相似
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