今日は上田さんと練習しました。

本日の平均: 2.28




まずまず良かったですが、もう少し細かいところを正確にプレイしたいところです。

上田さん、ありがとうございました。

今日は横田さんと練習しました。

本日の平均： 2.29
通算平均: 2.29




数字的には良いのですが、1点台が出せる出目だったように思いました。
横田さん、ありがとうございました。

見直しをしました。

見直しをしました。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

今日はポエムさんと練習しました。

本日の平均: 2.33
通算平均: 2.32




今日はポエムさんと練習しました。
以前なら出来なかった手が出来たので進歩を感じました。

Pos N822.

Match to 7, tied at 0.

151
161

XGID=-b---BCBBA--bBa--cbcb-B-A-:0:0:1:51:0:0:0:7:10
GNUBg ID:sNuRATCw28IAJg:cInmAAAAAAAA

ポエムさん、ありがとうございました。

10分ぐらい超スローペースジョギングをしました。

今日は名城くんと練習しました。

本日の平均: 3.20
通算平均: 2.70




今日は難しかったです。
名城君、ありがとうございました。

Stickの掲示板が復活したようですよ。

https://bgonline.org/forums/

https://groups.google.com/g/rec.game

Hi!

Awesome to see it back! A bit old in terms of UI but it couldn't get much simpler!

In one posting they are asking about buying a new computer. You guys have been testing this a lot in the past?

Fastest I saw was one at 25 million positions per second. amdRyzen. Not sure which cpu that was?

I got an Intel 12700K last year and got 22 million/s which was up from my 10 year old PC which had 7 million/s or so. Could have been better but good enough for me (and reasonably priced).

Best regards,
TP

僕のPCのCPUは Ryzen 5950Xです。その後、オーバークロックをしたりOC
メモリに交換したりで 2668万 pos/secまでになりました。



ただし、XGの評価速度は現代の高速コンピュータでの解析速度の指標としては
負荷が軽すぎて適切では無いと思います。

Pos N821.

Match to 11, White leads 1 to 0.

135
149

XGID=-a---BCBCA--dB---bacbb--B-:0:0:1:32:0:1:0:11:10
GNUBg ID:2K7BAyCw24UBMA:cIlpARAAAAAA

僕のPCではこのポジションの上位5つのムーブのロールアウトに297秒かかります。
(move 3-ply , cube xgroller のフルローアウト）

横田さんの7950XのPCは　Evaluation Speedは 2800万ですが、ロールアウトに
かかる時間は 199秒でした。
Evaluation Speed は5％程度の差しかありませんが、ロールアウトにかかる時
間は大差です。CPUのスペックで考えるとロールアウトにかかる時間での比較
のほうが妥当な結果が出ています。

横田さんからのまた聞きですが、横田さんの知り合いのcore i9 12900K のPCで
Evaluation Speedは2400万で、ロールアウトは 208秒だそうです。
この結果から推測すると Intel のCore i9 13900K　の方が AMDの Ryzen 7950X
よりXGの解析ではずっと速いかと思います。

ちなみPassmarkのスコアでは7950Xの方が13900Kよりすこし数値が良いです。

https://www.cpubenchmark.net/compare/50

Thanks for the update!

Yes a comparison between actual rollout tests does seem to be a better indicator of performance.

How many positions were rolled out?

What are the exact analysis settings? Without an exact match in settings I suspect the results can be misleading. Using the preset Moves 3 ply, cube decision xg roller I got 1 minute 24 seconds on 1296 positions but I suspect you had either higher settings or more positions?

1296回のpreset moves 3-play cube xg roller　のロールアウトです。
トップ5のムーブのロールアウトにかかる時間を計測しました。
ロールアウトのシードは 1です。

OkI see the difference. The data:



is just for 1 rollout. All 5 combined is then over 6 minutes. If you made all 5 in under 2 minutes I need a new PC! hehe

今まで盲点になっていたのですが、キャッシュのサイズを上げるとロールアウトにかかる時間は減少します。これまでの僕のロールアウトの時間は
キャッシュが 512MiBで計測していました。

Pos N823.

Match to 11, White leads 1 to 0.

135
149

XGID=-a---BCBCA--dB---bacbb--B-:0:0:1:32:0:1:0:11:10
GNUBg ID:2K7BAyCw24UBMA:cIlpARAAAAAA


(preset) move 3-ply cube xgroller 1296回、　キャッシュ512MiB、シード 1 で297秒
だったのが
キャッシュを 1024MiBにすると 278秒
キャッシュを 2048MiBにすると 261秒と大幅に時間を短縮できました。

これはロールアウトを良くする人には朗報だと思います。

https://news.yahoo.co.jp/articles/8

将棋分からない人にもすこしでも興味を持ってもらうための工夫でしょｗ

今日、明日は創業感謝祭でラーメン一杯につき特製醤油ラーメン一杯無料券
がもらえます。

https://www.kairikiya.co.jp/

本日、近所にある店に初めて行ってみました。特製醤油ラーメンを食べて
みましたが、普通に美味しかったと思います。ネギが入れ放題なのが良いですね。

いやあ、すごかったですね。夜中に緊急警報が何度も鳴ってよく眠れませんでした。僕の地域では川が氾濫することはなかったです。

Timothy Chowがクイズの新しいスコアリングシステムを提案しています。
メールを僕に送ってきていましたが、BGonlineにも投稿しましたね。

https://www.bgonline.org/forums/web

以下はChatGPTによる翻訳です。　皆さんはこの意見についてどう思いますか？



クイズの新たなスコアリングシステムの提案

オセロクイズのスコアリングシステムは単純です：正解の場合は1点、不正解（または無回答）の場合は0点です。

バックギャモンのプレイヤーなら誰でも、プレイが正しいと知っていることと、正しいプレイを運良く推測することの違いを経験したことがあるでしょう。この違いはスコアリングシステムに何かしら反映させることは可能でしょうか？オセロクイズなどのクイズのスコアリングに以下のような修正を提案します。答えを提出するだけでなく、「自信がある」か「自信がない」かも示します。（何も言わない場合は「自信がない」がデフォルトの答えです。）その後、以下のようにスコアリングされます：

- 正解で自信あり：2点
- 正解で自信なし：1点
- 不正解で自信なし：0点
- 不正解で自信あり：–2点

よくある質問は、「これでは嘘をついて自分が自信があると主張すれば、ただで余分なポイントを得ることができるのではないか？」というものです。答えは、どのようなシステムでも常に、運良く推測した結果として高得点を獲得する可能性はあるということです。しかし、無差別に自信があると主張することにはコストがかかります。なぜなら、自信があるという主張が間違っているとペナルティが課せられるからです。自信があるという主張は、あなたが本当に正解している場合にはボーナスポイント1点をもたらしますが、間違っている場合にはペナルティポイント2点を課します。事実上、あなたは自分が正しいという2対1のオッズを提供しているので、あなたが66%未満の自信しかなければ、自信があると主張することは悪い賭けとなります。

いくつかの例でこれを明確にしましょう。10問中6問正解し、すべての10問に対して無差別に自信があると主張したとします。提案されたスコアリングシステムの下では、正解に対して12点を獲得し、不正解に対して–8点を獲得し、全体としてスコアは4点となります。これは、どの問題に対しても自信があると主張しなかった場合に得られる6点よりも低いスコアです。

別の例として、あなたが強い参加者であり、7問正解したとしましょう。5件についてはかなり自信があり、残りの5件についてはそれほど自信がないので、それに応じて投票用紙をマークします。あなたの5つの「自信あり」の主張のうち、4つが正解で1つが不正解（おっと！）であることが分かりました。したがって、あなたは4つの正解+自信ありの問題に対して8点、不正解+自信ありの問題に対して–2点、3つの正解+自信なしの問題に対して3点、残りの2つの不正解+自信なしの問題に対して0点、合計9点を得ることになります。これは、自信があると宣言せずに得た7点よりも高く、全10問に対して無差別に自信があると主張した場合に得た8点よりも高いスコアです。自信があると主張した問題で100%正確ではなく80%しか正確でなかったにもかかわらず、すべての問題ではなく、自信があると感じた問題だけに自信があると宣言することが報われました。

https://www.yomiuri.co.jp/national/2

ChatGPTに児童虐待と子供の躾の区別を質問してみました。


児童虐待と子供の躾の区別をするためには、いくつかの基準を考えることが重要です。以下にいくつか提案します：

1. **心理的影響**：児童虐待は子供に対して深刻な心理的影響を及ぼします。これには恐怖、不安、抑うつ、自己評価の低下、自己傷害行為や他者への攻撃行為、成長過程での発達の遅れ等があります。一方、適切な躾は、子供が社会的なルールを理解し、他者を尊重し、責任感を持つことを助けます。

2. **身体的影響**：児童虐待はしばしば身体的な傷害を伴います。これは打撲、骨折、火傷などの形をとります。一方、適切な躾は身体的な傷害を与えることはありません。

3. **教育的意図**：良い躾は、子供に対して何が正しい行動で何が誤った行動であるかを教える目的があります。それに対して、児童虐待はしばしば教育的な目的を欠き、代わりに力関係の不均衡、恐怖、または支配を通じて行われます。

4. **繰り返しと組織性**：児童虐待は、しばしば繰り返し行われ、組織的な行為となります。一方、適切な躾は状況に応じて適応され、柔軟に対応します。

5. **尊重と愛情**：良い躾は、子供の自己尊重と自立を尊重します。それは愛情と理解を基に行われます。一方、児童虐待は子供の尊重と愛情を欠いています。

これらの基準は明確な境界を定義するものではなく、ケースバイケースで考えるべきです。しかし、これらは児童虐待と適切な躾の間の違いを理解するための一助となります。子供の権利、安全、そして福祉が最優先されるべきであり、それは児童虐待を防ぐと同時に、健康的な育成を促

進します。