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一位用户演示了如何利用自定义AI技能，结合国际象棋引擎和游戏API来获取近期对局，进行分析，并生成带有交互式视觉和谜题的个性化课程。

Wired 评测了2026年最佳智能棋盘，重点关注 Chessnut 和 Millennium 型号，突出了它们的电子特性、设计和在线对战功能。

一个象棋教练工具，使用LLM像特级大师一样用自然语言解释走法，用上下文的教练叙述取代原始的引擎评估。它通过本地的Stockfish分析来自Chess.com和Lichess的用户对局，检测重复出现的错误，并提供个性化聊天和对失误的间隔重复训练。

本文将国际象棋建模为并发系统，并推导出状态和转换不变量，展示了使用TLA+的形式化验证技术。

Nicholas Carlini 的项目使用84,688个正则表达式实现了一个2层minimax国际象棋引擎，这些表达式被顺序执行以走出合法的国际象棋走法。文章解释了一个能够解读指令的正则表达式计算机的设计。

训练了基于Transformer的国际象棋模型，覆盖从800到2500+的等级分区间，能预测着法、思考时间和结果。仅用9M参数即达到较高准确率，并包含一个新颖的思考时间预测组件。