#539. 手搓AlphaGo：前DeepMind科学家拆解AI围棋核心原理，以及对LLM强化学习的深远启示

跨国串门儿计划 · May 17, 2026 · 2h 9m

📝 本期播客简介

本期我们克隆了知名科技播客《Dwarkesh Patel 播客》的一期深度对谈 What rebuilding AlphaGo teaches us about self-play, RL, and future of LLMs - Eric Jang

主持人 Dwarkesh Patel 与嘉宾 Eric Jang 展开了一场精彩纷呈的技术深潜，从零开始重建了 AlphaGo 的思想宫殿。

Eric Jang 曾担任 1X Technologies 的 AI 副总裁，此前是谷歌 DeepMind Robotics 的高级研究科学家。他在休假期间做了一个让极客们热血沸腾的项目：用当今的开源工具和极低的预算，从头重建、改进并深入理解了 AlphaGo。在这期节目里，Eric 手把手地拆解了 AlphaGo 的核心组件——蒙特卡洛树搜索（MCTS）、策略网络与价值网络如何协同工作，以及为什么这套组合拳如此优雅且强大。但这远不止是一堂围棋 AI 历史课。Eric 更进一步，将 AlphaGo 的算法与现代 LLM 的强化学习进行了直接对比，深刻揭示了后者在方差、信用分配和样本效率上的根本困境，并展望了将搜索思想引入大模型推理的前景。此外，他还分享了自己用自动化 AI 辅助研究的实践经验，探讨了围棋作为“AI…