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HN 二十年,最值得读的论文。

从 Hacker News 2006 年以来的全部投稿里,挑出链接本身就是论文的帖子:arXiv、期刊、会议论文、技术报告。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

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点柱子按年份筛选。注:源数据里 2023 年的帖子分数记录不全,2026 年尚未过完,这两年收录偏少。

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    这些论文是怎么挑出来的

    1. 01

      全量扫一遍

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部 446 万条链接投稿,找出指向 arXiv、期刊、会议、技术报告和学术 PDF 的帖子。

    2. 02

      只留论文本身

      由 AI 逐条判断,剔除介绍论文的新闻、博客和幻灯片,同一篇论文的多次投稿合并计算,并统计它在评论区被引用的次数。

    3. 03

      写导读、译评论

      讨论最热的 1,500 篇配上中文导读,并精选、翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误,请以原文为准。

    AI 与机器学习2021arxiv.org

    Player of Games

    Player of Games

    进阶 · 约 90 分钟读完前置知识:强化学习基础、博弈论、CFR 反事实 regret 最小化

    读论文 HN 讨论
    364HN 得分
    231条评论
    3次被评论区引用

    导读

    DeepMind 的论文《Player of Games》提出一种统一的博弈算法,旨在同时掌握完美信息游戏(如围棋、国际象棋)和不完美信息游戏(如扑克、德州),并声称随着计算量和近似能力增加可收敛到接近完美玩法。它结合了基于搜索的自我博弈与反事实 regret 最小化等思想,试图打通此前需要针对不同类型游戏分别设计算法的局面。

    HN 关注点:是继 AlphaGo/AlphaZero 之后 DeepMind 在游戏 AI 上的又一进展,讨论焦点集中在其实用性(训练成本)以及以《文明》系列小说命名的趣味。

    关键词 DeepMind强化学习不完美信息游戏AlphaZero

    HN 评论精选

    这几条评论里:质疑 1 补充 3

    质疑质疑算法的实用性:收敛性是理论性的,实际训练成本极高

    这是很好的结果,但可以看出它更偏理论:论文称“随着可用计算时间和近似能力增加会收敛到完美玩法”——几乎所有当前的深度强化学习算法都如此。实际问题是:需要多少计算才能得到有用的结果?AlphaGo Zero 数学上很惊艳,但谁愿意每天花一百万美元训练几个月?IMPALA 能学会几乎所有 Atari 游戏,但复现论文中的时间指标需要 256 个 TPU 核心的主节点和 1000 多个评估 worker。

    fxtentacle查看英文原文

    This is a great result, but you can see that it's more of a theoretical case because of this: "converging to perfect play as available computation time and approximation capacity increases." That is true for pretty much all current deep reinforcement learning algorithms. The practical question is: How much computation do you need to get useful results? Alpha Go Zero is impressive mathematics, but who is willing to spend $1mio daily for months to train it? IMPALA (another Google one) can learn almost all Atari games, but you need a head node with 256 TPU cores and 1000+ evaluation workers to replicate the timings from the paper.

    补充补充资料:维护棋类 AI 研究清单,并建议在通用牌类框架上测试该算法

    如果你对此感兴趣,我维护了一个棋类求解相关研究的清单 https://github.com/captn3m0/boardgame-research,按具体游戏分类。这个工作看起来很有意思,很适合在通用扑克牌类框架上测试,方便在多种不完美信息游戏中验证。

    captn3m0查看英文原文

    If you are interested in this, I maintain a list of boardgame-solving related research at https://github.com/captn3m0/boardgame-research, with sections for specific games. This looks really interesting. It would be a good project to test this against a general card-playing framework to easily test it on a variety of imperfect-information games based on playing cards.

    补充玩笑式调侃:算法名致敬科幻小说《The Player of Games》

    这显然是 DeepMind 通过精通棋盘游戏实现统治世界的长期计划的一部分。用那本书的名字给新算法命名,算是暴露了真实意图……

    sdenton4查看英文原文

    This is clearly part of DeepMind's long-game plan to achieve world domination through board game mastery. Naming the new algorithm after the book is a real tip of their hand... https://en.wikipedia.org/wiki/The_Player_of_Games

    补充欣赏以《文明》系列命名算法的文化趣味

    我很喜欢看到用《文明》系列小说的引用来命名东西。

    sfkgtbor查看英文原文

    I really like seeing references to the Culture series when naming things: https://en.m.wikipedia.org/wiki/The_Player_of_Games

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