基本信息

更新日期:
版本:
最新版
类型:
策略
平台:
Steam
评分:
发布日期:
2020-07-29
价格:
¥258.
开发者:

Fritz Chess 17 Steam Edition游戏截图

【图】Fritz Chess 17 Steam Edition(截图1)【图】Fritz Chess 17 Steam Edition(截图2)【图】Fritz Chess 17 Steam Edition(截图3)

Fritz Chess 17 Steam Edition游戏简介

At the turn of the century, Fritz fascinated the chess world with victories over Garry Kasparov and then-reigning World Champion Vladimir Kramnik. The "most popular chess program" (according to German magazine Der Spiegel) offers you everything you will need as a dedicated chess enthusiast, with innovative training methods for amateurs and professionals alike.

The neural chess engine "Fat Fritz"

In December 2017, a press release from Google shook the chess world to the core: its subsidiary Deep Mind built a neural network, dubbed Alpha Zero, which "learned" chess solely by playing millions of games against itself, yet was strong enough to beat Stockfish 8, a leading chess engine. This news was sobering and fascinating at the same time. Sobering in the sense that the decades old tradition of chess programming had been relegated to the shadows by a self-learning system. Fascinating because it was possible to hope that one could learn really new stuff about chess from this radical approach.

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Nobody had expected that a cooperative effort by chess developers would soon make this technology generally available. The Open-Source- Project LCZero began to retrace the trail blazed by Google and in the meantime has acquired considerable strength. Suddenly a chess engine was available whose different analysis results provided new ideas on all fronts. LCZero too follows the Google philosophy, that the neural network only learns from games played against itself. 

The idea soon came to use our existing base of hundreds of thousands of good grandmaster games to shorten this learning process. This approach was followed logically by our longserving technical editor Albert Silver and based on the LCZero technology he trained a neural network for a whole year with GM games.

The result is so convincing that we are now publishing it as “Fat Fritz” along with Fritz17. As things stand, Fat Fritz defeats in a direct comparison all traditional chess programs and even LCZero. The moves suggested in analysis are often extremely human and planned. With a painfully practical limitation: Fat Fritz needs (like LCZero) a very high performance Nvidia graphics card (“GPU”) in order to achieve its full playing strength. Nevertheless, here for the rst time in many years we can record a real breakthrough in chess programming. Fat Fritz and LCZero are already beginning to change opening theory.

Methodical opening training

Every average human brain is light years ahead of neural networks when it comes to mastering everyday situations. However, it is in some ways tiresome imprinting on one’s own neural network knowledge about opening variations.

Therefore Fritz 17 has new functions to offer to considerably simplify the constructing, administration and above all the transfer to memory of an opening repertoire. What use is the finest variation tree if one can’t remember it? Fritz 17 introduces a repertoire administration which is not based on whole variations but on moves. You decide on a move: “at’s the one I want to play myself ” and thereupon the whole variation is taken over into your repertoire. The advantage: with some decisions and a few clicks you can set up a useable repertoire. This repertoire is online, i.e. it can be accessed immediately by any computer and on the web.

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Drill and play

Once you have clicked together a repertoire in that way, the fun begins: you now learn it by drilling. To do so you play your variations and Fritz replies in such a way that, as far as possible, you remain within your repertoire. At first the moves come according to their frequency in theory. After some time it becomes clear what you have mastered properly and what not. The problematic systems are then repeated more often so that you can achieve certainty quickly with the minimum of effort. This system is known from the learning of foreign languages.

For it to be fun, Fritz measures the size of the theoretical area you have mastered and enters it into a ranking list as a number of points. Helpful for practice is also the fact that in your drilling when you reach the end of a variation you can decide if you want to carry on as a training game. Drilling can also be done with any variation tree you wish to load (traditional ChessBase repertoire), even with a sole game if you would like to learn it by heart.

Ready-made repertoires included

Included with Fritz 17 is access to pre-prepared up-to-date repertoires. You can either drill with these as they come or incorporate them into your own repertoire with the usual clicks to mark moves. ese ready-made repertoires can be found in each case at four levels: simple, club, tournament and professional. at saves work; you do not need to extract a simpler club-level version from full-fledged professional repertoire on your own.

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Here are the highlights:

Now with “Fat Fritz“ * : An extremely strong neural net engine inspired by Alpha Zero, which produces human-like strategic analyses of world class quality.
Improved Fritz 17 engine with traditional brute force search and evaluations technology
Convenient one-click management of your opening repertoires
Opening training with success control, measure your progress with e-learning technology
Hundreds of ready-made repertoires included • “Blitz & Train“: Fritz generates tactical puzzles from your own blitz games
Perfect analysis of endgames with up to seven pieces, access to “Let‘s Check“ • Improved 3D chess boards thanks to real-time ray tracing**
*Fat Fritz is based on LCZero. LCZero is an open source project licensed through the GPL v3 with all due rights. Source code of LCZero and the modifications for Fat Fritz can be found at Github.
** Requires a powerful graphics card with NVIDIA chip

中文翻译

在世纪之交,弗里茨战胜了加里 · 卡斯帕罗夫,并随后卫冕的世界冠军弗拉基米尔 · 克拉姆尼克 (Vladimir Kramnik),令棋坛着迷。“最受欢迎的国际象棋项目” (根据德国《明镜》周刊) 为您提供您作为一个专门的国际象棋爱好者所需的一切,并为业余爱好者和专业人士提供创新的训练方法。

神经象棋引擎 “Fat Fritz”

2017年12月,谷歌的一份新闻稿将国际象棋世界震撼到核心: 其子公司Deep Mind建立了一个神经网络,被称为Alpha Zero,仅通过与自己对弈数百万场比赛来 “学习” 国际象棋,但强大到足以击败领先的国际象棋引擎Stockfish 8。这一消息令人发人深思,同时引人入胜。在这种意义上,几十年来的国际象棋编程传统已经被自我学习系统降级到阴影中。令人着迷的是因为希望人们能从这种激进的方法中学到关于国际象棋的新东西。

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没有人预料到,国际象棋开发者的合作努力将很快使这项技术得到普遍应用。开源项目LCZero开始追溯谷歌开辟的道路,在此期间已经获得了相当大的实力。突然有了一个国际象棋引擎,其不同的分析结果在各个方面提供了新的想法。LCZero也遵循谷歌的理念,即神经网络只从与自己比赛的游戏中学习。

这个想法很快就出现了,利用我们现有的数十万个优秀的大师游戏基地来缩短这个学习过程。我们的长期服务技术编辑Albert Silver在逻辑上遵循了这种方法,并基于LCZero技术,他用GM游戏训练了一整年的神经网络。

结果是如此令人信服,我们现在将它与Fritz17一起出版为 “Fat Fritz”。就目前情况而言,Fat Fritz在直接比较中击败了所有传统的国际象棋程序,甚至LCZero。分析中建议的举动往往是极其人性化和计划性的。有一个痛苦的实际限制: Fat Fritz需要 (如LCZero) 一个非常高性能的Nvidia显卡 (“GPU”),以实现其充分发挥的力量。尽管如此,在这里,我们可以记录下在国际象棋编程的真正突破。Fat Fritz和LCZero已经开始改变开篇理论。

有条不紊的开场训练

当掌握日常情况时,每个平均的人脑都领先于神经网络光年。然而,在某些方面,它是令人厌倦的印记在一个人自己的神经网络知识上关于打开变化。

因此,Fritz 17具有新的功能,可以大大简化开场曲目的建造、管理和最重要的是,转移至记忆。如果记不住最好的变异树有什么用?弗里茨17引入了一个剧目管理,它不是基于整个变化,而是基于移动。你决定一个动作: “我想要扮演自己的那个”,然后整个变化就被带到你的剧目中。优点: 通过一些决定和点击几下,您就可以设置一个可用的剧目。此曲目是在线的,即它可以被任何计算机和网络上立即访问。

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演练和玩耍

一旦你以这种方式点击了一个曲目,乐趣就开始了: 你现在通过钻探来学习它。要做到这一点,你发挥你的变化和弗里茨的回复方式,尽可能,你保持在你的剧目。起初,这些动作根据理论上的频率来。一段时间后,你已经掌握了什么,什么是正确的,什么是不掌握的。然后,有问题的系统被更频繁地重复,这样你就可以用最少的努力快速地实现确定性。这个系统是从外语的学习中得知的。

为了让它变得有趣,弗里茨测量你掌握的理论区域的大小,并将其作为分数输入排行榜。对实践的帮助也是这样一个事实,即在你的钻探中,当你到达一个变化的结束时,你可以决定是否要继续作为一个训练游戏。钻探也可以与任何变化树,你希望加载 (传统的ChessBase曲目),即使与一个唯一的游戏,如果你想学习它的心脏。

包括现成的剧目

与弗里茨17一起包括进入预先准备好的最新剧目。你可以在他们来的时候钻这些,或者将它们合并到你自己的曲目中,用通常的点击来标记移动。这些现成剧目可以在四个层面找到: 简单,俱乐部,锦标赛和职业。在节省工作; 你不需要自己从成熟的专业曲目中提取更简单的俱乐部级版本。

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以下是亮点:

现在有 “Fat Fritz” *: 一个由Alpha Zero启发的极其强大的神经网络引擎,它产生了世界级质量的人类战略分析。
采用传统蛮力搜索和评估技术改进的Fritz 17引擎
方便一键管理您的开场曲目
成功控制的开放培训,用电子学习技术衡量你的进步
包括数百种现成的曲目 • “闪电战和火车”: 弗里茨从你自己的闪电战中产生战术谜题
完美的残局分析多达七件,访问 “让我们检查一下” • 改进的3D棋盘感谢实时光线跟踪 **
* Fat Fritz基于LCZero。LCZero是一个通过GPL v3授权的开源项目,拥有所有应有的权利。LCZero的源代码和Fat Fritz的修改可以在Github找到。
** 需要带有NVIDIA芯片的强大显卡

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