Amjad Masad 在训练国际象棋LLM时意外发现，混合约8%的推理轨迹数据能显著提升效果，在同等预算下超越纯移动数据训练

Amjad Masad2026/07/29 12:03

Amjad Masad 在训练国际象棋LLM时意外发现，混合约8%的推理轨迹数据能显著提升效果，在同等预算下超越纯移动数据训练

多源视角

Amjad Masademployee2026/08/01 13:28

Qwen 8B模型在象棋中达到约1500 Elo，持续击败前沿模型和Stockfish level 0，展示了高效推理与响应链能力，凸显了小模型在特定任务上的应用潜力与效率

~1500 Elo! Consistently beats frontier models and Stockfish level 0. Fun seeing an 8b model mogging GPT 5.6 with high reasoning and response chaining. Spends 1-2 seco…

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Amjad Masademployee2026/07/29 12:03

Amjad Masad 在训练国际象棋LLM时意外发现，混合约8%的推理轨迹数据能显著提升效果，在同等预算下超越纯移动数据训练

1300 Elo! https://qwen-chess.replit.app/ <img width="1179" height="444" style="" src="https://pbs.twimg.com/media/HOXfgNBbUAA7ozf?format=jpg&name=orig" referrerpolicy…

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AI 摘要

Amjad Masad 在训练国际象棋LLM时意外发现，混合约8%的推理轨迹数据能显著提升效果，在同等预算下超越纯移动数据训练。

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