本项目基于AlphaZero算法实现了五子棋AI，通过纯自我对弈学习，无需人类棋谱。核心架构结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与深度神经网络，其中MCTS负责前瞻性探索，神经网络（含策略网络和价值网络）指导搜索方向。系统包含完整的训练框架和交互界面，支持人机对弈。关键技术包括：残差网络特征提取、温度采样平衡探索利用、时间衰减奖励分配等。实验表明，该AI能自主发现高级战术，验证了AlphaZero在相对

无论是火热的大模型(LLM)还是文生图模型(Stable Diffusion)微调的时候，都需要大量的GPU显存，个人的显卡上很难实现， 因此各种参数高效(Parameter-Efficient)的方法层出不穷，最受大家欢迎的就是LoRA 《LoRA:Low-Rank Adaptation of Large Language Modules》LoRA有很多的优点，节约显存，训练快，效果损失小(相当

无论是火热的大模型(LLM)还是文生图模型(Stable Diffusion)微调的时候，都需要大量的GPU显存，个人的显卡上很难实现， 因此各种参数高效(Parameter-Efficient)的方法层出不穷，最受大家欢迎的就是LoRA 《LoRA:Low-Rank Adaptation of Large Language Modules》LoRA有很多的优点，节约显存，训练快，效果损失小(相当