【 在 computec 的大作中提到: 】
: 因为他好歹了一下比其他人高明所以他就是对的?
: 这种思路要不得
这是你理解能力和讨论习惯的问题了，我是说起码照着对方的论点打，别没看清就开打，还打了假靶子。

“好歹”，就是他这个有讨论余地。你那个只有结果的++--，没啥可讨论的。

: 而且 如果他想发现真相 所需要的方法并不需要玄幻的拍脑袋
: ...................
等级分这个我之前转国象论文时就说过啊。
正确的方法论是：
用等级分预测输赢（可以划定top范围或者活跃度），看等级分的预测准确率。（注，等级分本身就是用来干这个的，理论上应该可以通过等级分差异加权改变下注来提升胜率，但是国象有和棋围棋没有）

每一个准备与等级分竞争的体系（修正等级分或者AI评分或者分步建模），也去预测输赢，当预测准确率和等级分差不多时，此体系对历史棋手排名和等级分的置信度相当。

具体到AI评分以及等级分: 因为等级分是一个通过历史预测未来的模式，因此竞争体系也应该用某场比赛之前的所有棋手数据跑，得出分数，然后做预测。比如一个简化模型就是加权AI评分（最近5场比赛AI评分加权高于之前10场，再高于之前20场，再往前基本上无权重了）。
那么这种模式要两步：一个单场评分模型；一个历史比赛加权算法。单场评分未必是个单纯的标量，可以是概率转换矩阵（布局、中盘、收官；优势劣势转换几率）。单场评分最开始可以用同一场比赛胜负相关性来过滤掉极不靠谱的模型。

崔的工作是做了第一步，一个单纯标量的单场评分，然后证明了这个评分和单场胜负正相关。也论证了这个评分差异在“当代”世冠和晚报杯之间的水平差异上有相关性。

国象大概也是02~06年做完了这一步，考虑国象AI战胜人类的时间，似乎也算正常。大致08~14年做到评分体系和等级分预测精度接近。现在的进展是靠马尔科夫链建模后，预测准确度比等级分还稍微好一点。
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