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加上先前DeepMind團隊提出自我審視與休眠時仍持續自我訓練的運作模式，或許也讓AlphaGo Zero能累積更敏銳的下子判斷能力，透過3天持續訓練之下，從零基礎快速學習人類過去在圍棋上累積數千年的發展經驗，藉此創下以100:0成果擊敗先前與南韓棋王李世乭的AlphaGo版本，並且在40天對弈過程中超越曾經擊敗世界棋王柯潔的Master版AlphaGo。
在今年5月下旬擊敗世界棋王柯潔後，Google DeepMind團隊並未停下腳步，更是在日前提出讓AlphaGo可自我審視學習情況下持續精進。而稍早宣布推出的新版本AlphaGo Zero，DeepMind團隊更是以白紙般「返樸歸真」，強調在費時3天的自我對弈之下，幾乎走完人類花費千年累積的圍棋歷史，更在對弈過程中摸索全新棋路，相比去年擊敗南韓棋王李世乭的AlphaGo版本，更是創下100:0的完勝表現。
根據DeepMind團隊執行長Demis Hassabis，以及AlphaGo項目負責人Dave Sliver說明，新版本AlphaGo Zero完全以棋盤上所下黑子、白子位置做判斷，相比過往仍會參考人為下棋習慣為參考作法不同，同時將過往策略網絡、價值網絡形式預測方式合併，透過單一類神經網絡運算方式判斷所有棋路，並且不再僅以最快方式判斷下子位置，新系統甚至可能在不同棋路會有較長「思考」時間。
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2.每個人使用狀況不同，如用後有任何過敏反應，請立刻停止使用，並洽詢皮膚科醫師
