【免费下载链接】chess-apo-bench项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/imecai/chess-apo-bench点击查看免费下载chess-apo-bench 是一个专为自动提示词优化APO评测设计的国际象棋谜题数据集收录了 1118 道来自 Lichess 的棋局谜题以 CSV 格式提供 15 个字段。本文带你逐列拆解 chess-apo-bench 的 CSV 数据字段并深度解读最关键的FEN棋盘局面编码与Moves走法序列两列帮助你快速上手国际象棋谜题数据集的使用与加载。数据集整体结构两个CSV、559道谜题数据集包含两个文件构成论文使用的冻结训练/测试划分划分文件谜题数traindata/puzzle_train.csv559testdata/puzzle_test.csv559两个划分共享的谜题 ID、起始局面、(FEN, Moves) 组合为零保证评测公平。每个 CSV 的 15 个字段分为两部分前 10 列Lichess 谜题库的原始字段题目、局面、走法、评分等后 5 列记录论文章节的划分方式步数、评分分箱、主题标记等15个CSV字段速查表列名类型含义PuzzleId字符串Lichess 谜题 ID可通过lichess.org/training/PuzzleId查看FEN字符串谜题对手方布局着法之前的棋盘局面FEN 编码Moves字符串空格分隔的 UCI 走法首个为对手布局着法随后解题方与对手交替Rating整数Lichess 谜题评分Glicko-2RatingDeviation整数评分偏差偏差越小评分越可靠Popularity整数Lichess 热度分-100 到 100NbPlays整数该谜题在 Lichess 被玩过的次数Themes字符串空格分隔的谜题主题如mate mateIn1 endgameGameUrl字符串来源对局的 Lichess 链接及具体步数OpeningTags字符串可空开局标签大多数谜题为空NumMoves整数解题方需要走的步数即独立局面数1–5RatingBin字符串分层抽样用的 100 分评分箱如(1800, 1900]Mate布尔Themes含mate时为TrueGameId字符串来源对局 ID取自GameUrlGameSAN字符串来源对局中通往该FEN的 SAN 走法序列前 10 列是原始数据后 5 列是构建元数据。做提示词优化实验时模型真正看到的是FENMoves其余列主要用于分层抽样与分析。FEN字段深度解读一行字符串如何描述整个棋盘FENForsyth–Edwards Notation用一行文本完整描述国际象棋局面。以训练集第一行数据为例8/5R2/p1p1r2p/Pp6/2pP1k1P/2P2P2/5K2/8 b - - 10 47它由6 个空格分隔的段组成段示例含义① 棋子位置8/5R2/...8 行棋盘/分隔数字连续空格数大写白子小写黑子② 行棋方bw白方走b黑方走③ 王车易位权-KQkq表示白王侧/后侧、黑王侧/后侧仍可易位无则-④ 吃过路兵-下一步可执行的吃过路兵目标格无则-⑤ 连续未动步数10双方连续未走兵/未吃子的半回合数⑥ 半回合计数47当前半回合序号关键理解这个FEN描述的是对手方布局着法之前的局面也就是说黑方即将走出Moves中的第一步设置谜题陷阱。Moves字段深度解读谁走、走几步、怎么数Moves列是空格分隔的 UCIUniversal Chess Interface走法格式为起始格目标格如e4d5表示兵从 e4 走到 d5。它的结构有明确规律第 1 步是对手的布局着法之后解题方与对手交替。因此解题方的走法位于第 2、4、6、8、10 位解题方需要走的总步数 Moves长度 ÷ 2看一个 3 步谜题实例来自 data/puzzle_train.csvFEN: r5k1/1p3p1p/3p2p1/pP1P4/P2q4/1Q3P2/4r1PP/1R3R1K w - - 2 22 Moves: b1e1 d4f2 f1f2 e2e1 f2f1 e1f1 ├──对手布局──┤├──解题方(1)──┤├──对手──┤├──解题方(2)──┤├──对手──┤├──解题方(3)──┤6 个走法 3 步解题与该行NumMoves3完全对应。评测时数据集会把每道谜题展开为独立局面每个解题回合一个模型看到局面后必须给出参考走法答错或格式非法即判错。训练与测试划分的分层设计chess-apo-bench 的 559 道谜题并非随机抽取而是按两个维度做了分层抽样评分分层RatingBin列评分区间每个 100 分箱的谜题数400–200020400–500 箱为 192000–280030步数与主题分布NumMoves解题步数1 步2 步3 步4 步5 步谜题数159160808080MateTrue的谜题共280 / 559道Themes中最常见的是mate、middlegame、endgame、sacrifice等Popularity、NbPlays可用于分析谜题热度与解题步数的关系这种设计保证了不同难度、不同步长的谜题都有均衡覆盖实验结论更稳健。如何快速加载chess-apo-bench数据无需手动 clone可直接用 Hugging Face 的datasets库加载from datasets import load_dataset ds load_dataset(imecai/chess-apo-bench) print(ds) # train: 559 rows, test: 559 rows print(ds[test][0][FEN]) # 查看第一道测试题的棋盘局面 print(ds[test][0][Moves]) # 查看对应的走法序列 test load_dataset(imecai/chess-apo-bench, splittest)核心字段一览拿到数据后重点关注PuzzleId定位题目、FENMoves构造任务、NumMoves题目长度、RatingBin难度分箱四列即可开展提示词优化实验。使用注意事项与数据集局限性快照数据评分与播放量是 Lichess 快照值非实时数据单一参考解每道谜题只有一条参考走法线其他正确解法会判错与 Lichess 规则一致样本较小每个划分仅 559 道方法间差异建议在多个随机种子上评估论文使用 3 个种子数据集仅包含谜题本身不包含论文编译的提示词与实验结果更多字段说明与 SHA-256 校验值可查阅 README.md 中的 Columns 与 Splits 章节。总结一分钟回顾15个字段原始字段10列PuzzleId、FEN、Moves、Rating、RatingDeviation、Popularity、NbPlays、Themes、GameUrl、OpeningTags—— 描述这道题是什么构建字段5列NumMoves、RatingBin、Mate、GameId、GameSAN—— 记录这道题怎么被选入划分FEN6 段编码完整棋盘局面Moves第 1 步是布局偶数位是解题方走法总步数 NumMoves掌握这套 chess-apo-bench CSV 字段结构后你就能自行构造评测集、分析难度分布并为大模型提示词优化实验做好数据准备。赞分享【免费下载链接】chess-apo-bench项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/imecai/chess-apo-bench点击查看免费下载相关推荐NumPy 文档生成解析Sphinx autosummary 的 base.rst 模板定制与 numpy:: 命名技巧NumPy 文档生成解析Sphinx autosummary 的 base.rst 模板定制与 numpy:: 命名技巧 本篇技术指南围绕 NumPy 官方文Sphinx 字段列表Field Lists完全指南文件级元数据与特殊字段深度解析Sphinx 字段列表Field Lists完全指南文件级元数据与特殊字段深度解析 导读 字段列表Field Lists是 reStructuredT文档开发工具CLRS《算法导论》第 22 章问题精解欧拉回路Euler Tour与最小标签可达点 min(u)CLRS《算法导论》第 22 章问题精解欧拉回路Euler Tour与最小标签可达点 min u 本篇以仓库 C22 Elementary Graph A上一篇Replicating-DeepMind进阶指南优化DQN算法提升Atari游戏AI性能的方法下一篇Scratch Blocks 终极指南5分钟掌握可视化编程利器创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考