@ericjang11: 在过去的几个月里，我一直在从零实现AlphaGo，这是2016年的一项AI突破，它启发了我……

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摘要

Eric Jang发布了AutoGo，一个从零实现AlphaGo的教程，包含代码和一个可对弈的机器人，展示了前沿能力现在可以低成本复现。

在过去的几个月里，我一直在从零实现AlphaGo，这是2016年的一项AI突破，它启发我进入深度学习领域。我对AlphaGo的粗浅理解是“通过自我对弈训练的搜索增强深度神经网络”，但我想更深入地理解它，并通过创建它来学习。前沿深度学习研究一直很昂贵，但任何特定能力都会迅速变得便宜。到2026年，你不再需要DeepMind的资源来训练一个强大的围棋AI——你可以只用几千美元的租用计算资源，自己用vibe code全部搞定。非常荣幸受邀与@dwarkesh_sp在@dwarkeshpodcast上讲授这个内容。我是AlphaGo和围棋的学徒，不是大师，所以播客中的任何事实错误都是我的责任。教程网页版：https://evjang.com/2026/04/28/autogo.html… 代码：https://github.com/ericjang/autogo 在此处对弈围棋机器人：https://autogo.evjang.com
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缓存时间: 2026/05/15 21:07

过去几个月，我一直在从头实现 AlphaGo——这个2016年的AI突破曾激励我投身深度学习。我对AlphaGo的粗浅理解是“通过自我对弈训练、结合搜索增强的深度神经网络“，但我想通过亲手创建它来更深入地理解。前沿深度学习研究向来成本高昂，但任何特定能力都会迅速变得廉价。到2026年，你不再需要DeepMind的资源来训练强大的围棋AI——只需几千美元的租用算力，就能自己“随心编码“完成全部工作。能受邀与@dwarkesh_sp 在@dwarkeshpodcast 上共同讲授这一内容，我深感荣幸。我是AlphaGo与围棋的学徒而非大师，因此播客中所有事实性错误均由我承担。教程网页版：https://evjang.com/2026/04/28/autogo.html… 代码：https://github.com/ericjang/autogo 在此处对弈：https://autogo.evjang.com

AutoGo：教程

来源：https://evjang.com/2026/04/28/autogo.html AutoGo

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