model-09-08-22_20-39-23

Figshare2022-09-09 更新2026-04-28 收录

国际象棋AI训练

棋局评估模型

数据链接：

https://figshare.com/articles/dataset/model-09-08-22_20-39-23/21067657 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Dataset of chessboard states (fen strings), Stockfish move probabilities, and position evaluations

创建时间：

2022-09-09

chessmate-positions

国际象棋AI训练

策略价值网络蒸馏

ChessMate Positions 是一个包含国际象棋局面及其评估标签的数据集，主要用于监督蒸馏 ChessMate 策略/价值网络。该数据集存储框架无关的象棋事实，包括FEN、UCI走法、厘兵/将死分数等，而具体的棋盘编码和策略索引在训练时由 ChessMate 的象棋核心计算。数据集包含四个配置：default（约70.2万个样本，v4训练集，阶段平衡，使用Stockfish深度18多PV

Hugging Face2026-06-08 更新170

Pingu 3.0.0 Chess Dataset

国际象棋AI训练

NNUE神经网络

Chess NNUE training data derived from Pingu 3.0.0 self-play games

kaggle2024-07-22 更新50

cetusian/chess-sft-mix-200k

国际象棋AI训练

棋局走法预测

Chess SFT Mix是一个用于竞争性象棋LLM训练的监督微调数据集，包含约40万行数据。它由三个互补的信号源组成：GM游戏（≥2200 Elo）、Lichess谜题（按评分分层）和Stockfish增强的位置（深度15）。数据集采用统一的聊天格式和单一系统提示，旨在训练模型在给定象棋位置时以标准代数符号（SAN）走出最佳棋步。数据集分为训练集和验证集，训练集包含391,999行，验证集包含8

Hugging Face2026-04-24 更新40

ssingh22/llamia-chess-data

国际象棋AI训练

棋局分析

--- dataset_info: - config_name: LichessValidMultiEvaluationLines features: - name: fen dtype: string - name: multi_evals dtype: bool - name: meta struct: - name: depth d

Hugging Face2024-09-26 更新110

avewright/chess-positions-sf-labeled

国际象棋棋局分析

国际象棋AI训练

--- dataset_info: features: - name: fen dtype: string - name: best_move dtype: string - name: eval_type dtype: string - name: eval_value dtype: int64 - name: wdl list:

Hugging Face2026-03-24 更新40

model-09-08-22_20-39-23

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