生成创意棋局谜题
人工智能
2025-10-29 v1 机器学习
摘要
尽管生成式 AI 在各个领域快速发展，但如何生成真正具有创意、审美且反直觉的输出仍是挑战。本文提出一种方法来应对棋局谜题领域中的这些难题。我们首先对比评估了生成式 AI 架构，然后引入基于棋局引擎搜索统计数据的新型奖励机制，以克服其中的一些局限。这些奖励旨在增强谜题的独特性、反直觉性、多样性和真实感。我们的强化学习方法将反直觉谜题生成提升了 10 倍，从受监督学习的 0.22% 提升至 2.5%，超过现有数据集水平（2.1%）和最佳 Lichess 训练模型（0.4%）。我们的谜题符合新颖性和多样性基准，保留审美主题，人类专家评价其在创意、趣味性和反直觉性方面均优于经典组合谜题，甚至接近经典作品。最终产出的一本精选 AI 生成谜题集，已获三位世界著名专家的创意认可。
引用
@article{arxiv.2510.23881,
title = {Generating Creative Chess Puzzles},
author = {Xidong Feng and Vivek Veeriah and Marcus Chiam and Michael Dennis and Ryan Pachauri and Thomas Tumiel and Federico Barbero and Johan Obando-Ceron and Jiaxin Shi and Satinder Singh and Shaobo Hou and Nenad Tomašev and Tom Zahavy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23881},
year = {2025}
}