Соспарринговал движок leela_090_linux_x64.
Как и раньше: чёрные-белые

Leela-Leela0.8.0
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -white "/home/Leela080GTP/leela_080_linux_x64 -g -t 2" -black "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela-Leela0.8.0 1-0 2:39:59-:: 273moves
Leela-Leela0.8.0 1-0 2:27:52-2:38:58 267moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "/home/Leela080GTP/leela_080_linux_x64 -g -t 2" -white "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela0.8.0-Leela 1-0 2:26:02-:: 283moves
Leela0.8.0-Leela 0-1 2:36:01-3:03:22 300moves
Типичное использование памяти Leela-Leela0.8.0 (0,07-0,08)-(0,04-0,06) ГБ

Таким образом, Leela0.8.0 - Leela 1 - 3


Ray-Leela
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -white "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Ray-Leela 0-1 ::-1:56:10 176moves
Ray-Leela 0-1 1:37:11-1:40:28 156moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -white "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -black "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela-Ray 1-0 2:36:09-2:33:28 223moves
Leela-Ray 1-0 2:15:13-2:31:07 207moves
Типичное использование памяти Leela-Ray 0,07-(5,3-5,7) ГБ

Таким образом, Ray - Leela 0 - 4


Pachi(c book.dat)-Leela
Рабочий путь: /home/pachi
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "./pachi -f book.dat -t 120 threads=2,max_tree_size=4096,prior=pattern=160" -white "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Pachi-Leela 0-1 2:09:49-1:49:50 180moves
Pachi-Leela 0-1 1:39:-1:17:27 140moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -white "./pachi -f book.dat -t 120 threads=2,max_tree_size=4096,prior=pattern=160" -black "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela-Pachi 1-0 1:25:32-:: 161moves
Leela-Pachi 1-0 1:05:13-:: 117moves
Типичное использование памяти Leela-Pachi 0,07-(5,4-5,5) ГБ

Таким образом, Pachi (c book.dat) - Leela 0 - 4

Рейтинг

Цитата:

1. Leela
2. Ray 8.0.1
3. Pachi 32a031c
4. MoGo

не изменился, так как Leela стал ещё более сильным движком. Зато процесс его мышления (или только отображение последнего?) изменился: в консольной оболочке (например, в GoGUI) теперь можно увидеть, например: "Win: 55.29% (MC:42.87%/VN:70.46%)",- где процент выигрыша считается как среднее между таковым по MC (насколько я понимаю, методу Монте Карло, так как, например, при спарринге с предыдущей версией значение Win последнего с точностью до процента совпадало с 100%-МС, как и в случае с остальными движками, только не так точно) и по VN (что это такое, могу только догадываться, но во всех проведённых играх его значения были всегда больше МС, впрочем, как и результат - всегда в пользу leela_090_linux_x64 за исключением 1 партии с предыдущей версией движка, которую я не отслеживал).
Напоминаю, что разработчик Leela решил в отличии от всех других движков получать различные величины времени на ход путём вычитания задаваемого параметром запуска --lagbuffer (-b) значения (в сантисекундах) от получаемого из внешнего приложения значения времени. Таким образом, если подключать Leela с различными зависимыми от времени обдумывания уровнями силы игры, например, к доске GoGUI, то нужно, во-первых, запускать gogui.jar с параметром времени на ход (тем самым исключая отображение затраченных на партию соперниками времён), имеющим какое-либо большое значение, например, с "-time 1s+21474836s/1" (максимальное компенсируемое Leela время), от которого затем будет вычитаться значение параметра -b движка, например, 2147471600 для получения 2 мин на ход при указанном значении параметра gogui.jar.

Обновил раздачу.
Если кто-нибудь даст ссылку на движок (с поддержкой GTP), могущий оказать хоть какое-нибудь сопротивление Leela, то обязательно проведу их спарринг...

Успехи разработчиков leela впечатляют. Интересно, как бы этот движок сыграл с последним зеном. Я вроде бы видел на кгс лила-ботов. Может, как-то их можно через кгс свести? Раз зен в свободном виде не распространяется.

Zen вообще ни в каком виде не распространяется. Распространяется его коммерческий аналог (пиратскую версию можно скачать и с рутрекера), но без поддержки GTP (возможно, и ещё как-либо урезанный).
Кстати, на следующей неделе намечается первенство мира среди профессионалов с участием Zen...

P. S. КГС же не может служить строгим индикатором силы движков, так как там играют боты с непонятным соотношением компьютерных ресурсов. Да и тайминги далеки от профессиональных, чтобы судить о реальной (сопоставляемой с игроками-людьми) силе движков.

В упомянутом ранее первенстве DeepZenGo занял предпоследнее 3 место. По данным официальной страницы я не понял, во-первых, что означает "countdown starts when the remaining time become 5minutes or less", каким образом в однораундовом турнире распределялись цвета (кто-то играл все партии чёрными, а кто-то - все белыми), но из Tournament Table я всё-таки понял, что единственную партию японский движок выиграл у японца...
Таким образом, на мой взгляд победителя однораундового турнира нельзя назвать полноценным чемпионом мира, а также нельзя достоверно утверждать, что DeepZenGo на сегодняшний день может реально обыгрывать 9р (в отличие от АльфаГо, о котором можно по крайней мере формально, не зная всей подноготной, утверждать, что он способен быть натасканным на обыгрыш в многораундовом матче конкретного 9р игрока).

В новостях ещё про FineArt пишут.

Мне кажется, у гугла ресурсов сильно больше на тренировку нейросети, и это объясняет разницу в силе. Принципы построения у всех одинаковые.

Ждём появления И.И., которые не только принимает решения, но и может их объяснить и обобщить...

Про разницу в силе (если Вы писали "Гугл", а подразумевали "АльфаГо") ничего утверждать нельзя. Тот движок был натаскан на Lee Sedol (кстати, я ничего не знаю про систему определения чемпиона мира по го, но для такого несведущего, как я это представляется бардаком: не принимал участия ни этот бывший чемпион, ни обыгравший его, правда, по укороченному регламенту времени движок, сам турнир почему-то неполноценный однораундовый с непонятным распределением цветов...), а этот играл сразу против 3-х и лишь по одной партии (кстати, на проигравшего ему, возможно, и был предварительно натаскан)...

Скачал последнюю master версию Ray и провёл спарринг.
Как и раньше: чёрные-белые (под Ray8.0 подразумевается имевшаяся у меня прошлогодняя версия, хотя они обе выдают 8.0.1).

Ray-Ray8.0
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -white "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -black "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Ray-Ray8.0 1-0 1:48:52-2:07:46 185moves
Ray-Ray8.0 0-1 2:20:02-2:28:10 252moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -black "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -white "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Ray8.0-Ray 1-0 2:05:20-2:18:07 225moves
Ray8.0-Ray 1-0 2:37:23-2:36:11 265moves
Типичное использование памяти Ray-Ray8.0 5,9-5,7 ГБ

Таким образом, Ray - Ray8.0 1 - 3


Ray-Leela
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -white "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Ray-Leela 0-1 ::-2:21:12 226moves
Ray-Leela 0-1 1:55:38-1:41:20 176moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -white "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -black "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela-Ray 1-0 2:20:49-:: 221moves
Leela-Ray 1-0 2:06:39-2:09:51 191moves
Типичное использование памяти Leela-Ray 0,07-5,9 ГБ

Таким образом, Ray - Leela 0 - 4


Ray-Pachi(c book.dat)
Рабочий путь: /home/pachi
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -black "./pachi -f book.dat -t 120 threads=2,max_tree_size=4096,prior=pattern=160" -white "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Pachi-Ray 0-1 ::-1:54:59 190moves
Pachi-Ray 0-1 2:47:54-2:08:52 218moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -white "./pachi -f book.dat -t 120 threads=2,max_tree_size=4096,prior=pattern=160" -black "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Ray-Pachi 1-0 2:01:35-:: 205moves
Ray-Pachi 1-0 2:05:39-2:51:45 215moves
Типичное использование памяти Ray-Pachi 5,9-5,4 ГБ

Таким образом, Ray - Pachi (c book.dat) 4 - 0

Таким образом, в отличии от Leela движок Ray явно не стал сильней, но при этом остался сильнейшим движком игры в го с открытым исходным кодом.
А рейтинг сильнейших движков (с поддержкой GTP) прежний:

Цитата:

1. Leela
2. Ray 8.0.1
3. Pachi 32a031c
4. MoGo

Q30 Написал:
-------------------------------------------------------
> Про разницу в силе (если Вы писали "Гугл", а
> подразумевали "АльфаГо") ничего утверждать нельзя.
> Тот движок был натаскан на Lee Sedol (кстати, я
> ничего не знаю про систему определения чемпиона
> мира по го, но для такого несведущего, как я это
> представляется бардаком: не принимал участия ни
> этот бывший чемпион, ни обыгравший его, правда, по
> укороченному регламенту времени движок, сам турнир
> почему-то неполноценный однораундовый с непонятным
> распределением цветов...), а этот играл сразу
> против 3-х и лишь по одной партии (кстати, на
> проигравшего ему, возможно, и был предварительно
> натаскан)...

Ну, это же просто коммерческое шоу. Вот как в начале XX века в уездных городах России гастролировали цирки, где устраивали т.н. "французскую борьбу". Каждое первое такое представление именовалось не иначе как абсолютным чемпионатом мира...

По стечению обстоятельств, данный "ЧМ по Го" выиграл всё же вполне достойный игрок.

--
Веруй, что есть в природе и кроме этого языки

А реальный ЧМ по го когда в последний раз проводился и когда должен быть в следующий раз?
Кстати, JueYi (Fine Art) and DeepZenGo выиграли у 7р, правда, неизвестно на каких условиях ...

Скачал Leela0.10.0 и последнюю master версию Ray и провёл спарринг.
Как и раньше: чёрные-белые

Ray-Ray8.0
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -white "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -black "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Ray-Ray8.0 1-0 2:05:26-:: 213moves
Ray-Ray8.0 1-0 1:39:29-:: 175moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -black "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -white "/home/Ray-master/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Ray8.0-Ray 1-0 2:08:35-2:13:12 223moves
Ray8.0-Ray 1-0 2:07:25-:: 231moves
Типичное использование памяти Ray-Ray8.0 5,9-5,7 ГБ

Таким образом, Ray - Ray8.0: 2 - 2


Leela-Leela0.9.0
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "/home/Leela0100GTP/leela_0100_linux_x64 -g -t 2" -white "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela-Leela0.9.0 1-0 2:12:09-2:46:57 263moves
Leela-Leela0.9.0 1-0 2:10:18-2:20:43 231moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -white "/home/Leela0100GTP/leela_0100_linux_x64 -g -t 2" -black "/home/Leela090GTP/leela_090_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela0.9.0-Leela 1-0 2:28:49-2:17:55 237moves
Leela0.9.0-Leela 0-1 1:22:15-1:04:32 122moves
Типичное использование памяти Leela-Leela0.9.0 0,07-(0,06-0,08) ГБ

Таким образом, Leela - Leela0.9.0: 3 - 1


Ray-Leela
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -white "/home/Leela0100GTP/leela_0100_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Ray-Leela 0-1 1:49:25-1:38:23 158moves
Ray-Leela 0-1 ::-2:00:03 184moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -white "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144" -black "/home/Leela0100GTP/leela_0100_linux_x64 -g -t 2 -b 0"' -computer-both
Leela-Ray 1-0 2:06:11-2:26:54 201moves
Leela-Ray 1-0 1:51:04-:: 185moves
Типичное использование памяти Leela-Ray 0,07-5,7 ГБ

Таким образом, Ray - Leela: 0 - 4

Таким образом, в отличии от Leela движок Ray не стал явно сильней, но при этом остался сильнейшим движком игры в го с открытым исходным кодом.
А рейтинг сильнейших движков (с поддержкой GTP) прежний:

Цитата:

1. Leela
2. Ray 8.0.1
3. Pachi 32a031c
4. MoGo

Обновил раздачу.

AlphaGo победил 3:0, правда, не совсем ясно, кого именно и с каким регламентом времени...

Кто-нибудь может прокомментировать данные игры (пусть и с неизвестным регламентом) на предмет "поддавков"?

Q30 Написал:
-------------------------------------------------------
> Кто-нибудь может прокомментировать данные игры
> (пусть и с неизвестным регламентом) на предмет
> "поддавков"?


По-моему, игры альфы кто только уже не разобрал

Для себя я сделал вывод, что поддавалась альфа, а не люди. Впечатление как от игры мастера против ученика, когда специально не уничтожаешь ученика, а создаёшь видимость шанса, но на деле сохраняешь небольшой перевес. Это ничем не подкреплённое imho :)

Да это стратегия большинства движков: играть на максимальную вероятность выигрыша (что, видать, обычно сопровождается небольшим перевесом). В некоторых движках есть настройка "агрессивной игры" (т.е. на максимальный перевес), но при этом предупреждается, что данная настройка снижает уровень игры.
Я, конечно, понимаю, что мой вопрос здесь скорее риторический, так как профессионалы, которые могли бы оценить игры чемпионов мира (пусть и остаётся загадкой, по крайней мере для меня, как последние в го официально выявляются), вряд ли когда-нибудь заглянут в данную тему...

Скачал Oakfoam 0.2.1-dev (для компиляции требует новые версии ОС) и провёл спарринг.
Как и раньше: чёрные-белые

Содержание Oakfoam файла конфигурации sparring.gtp:

param book_use 1
param thread_count 2
param memory_usage_max 6000
param uct_keep_subtree 1
param pondering_enabled 1
param uct_virtual_loss 1
param tree resign_ratio_threshold 0.25
param uct_terminal_handling 1
param debug_on 1
param debug_only_best_cs_playout 1
param other auto_save_sgf 0
param dt_output_mm 1

Ray-Oakfoam(c book.dat от Pachi)
Рабочий путь: /home/dsmic-oakfoam-e0b81cfb75de
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -white "./oakfoam -c sparring.gtp" -black "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Ray-Oakfoam 1-0 1:55:21-1:51:39 183moves
Ray-Oakfoam 1-0 1:39:15-1:42:21 187moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "./oakfoam -c sparring.gtp" -white "/home/ray-8.0/ray --komi 7.5 --const-time 120 --thread 2 --pondering --tree-size 262144"' -computer-both
Oakfoam-Ray 0-1 ::-1:24:37 180moves
Oakfoam-Ray 0-1 1:36:25-1:43:54 160moves
Типичное использование памяти Ray-Oakfoam 5,7-(2,7-3,3) ГБ

Таким образом, Ray - Oakfoam (c book.dat): 4 - 0


Oakfoam(c book.dat от Pachi)-Pachi(c book.dat)
Рабочий путь: /home/dsmic-oakfoam-e0b81cfb75de
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-server.jar -verbose -port 55555 -loop "./oakfoam -c sparring.gtp"
Рабочий путь: /home/pachi
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5z -white "./pachi -f book.dat -t 120 threads=2,max_tree_size=4096,prior=pattern=160" -black "java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-client.jar localhost 55555"' -computer-both
Oakfoam-Pachi 0-1 1:11:22-1:43:00 178moves
Oakfoam-Pachi 0-1 ::-1:36:52 294moves
Oakfoam-Pachi 0-1 ::-1:50:12 270moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -time 1s+2/1 -black "./pachi -f book.dat -t 120 threads=2,max_tree_size=4096,prior=pattern=160" -white "java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-client.jar localhost 55555"' -computer-both
Pachi-Oakfoam 1-0 1:14:23-1:38:22 170moves
Типичное использование памяти Pachi-Oakfoam (5,3-5,4)-(2,8-3,6) ГБ

Таким образом, Oakfoam (c book.dat) - Pachi (c book.dat): 0 - 4


Oakfoam(c book.dat от Pachi)-MoGo4(с totalOB.ob)
Содержание Oakfoam файла конфигурации sparring.gtp:

param book_use 1
param thread_count 2
param memory_usage_max 6000
param playouts_per_move 7777777
param time_move_max 120
param uct_keep_subtree 1
param pondering_enabled 1
param uct_virtual_loss 1
param tree resign_ratio_threshold 0.25
param uct_terminal_handling 1
param debug_on 1
param debug_only_best_cs_playout 1
param other auto_save_sgf 0
param dt_output_mm 1

Рабочий путь: /home/dsmic-oakfoam-e0b81cfb75de
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-server.jar -verbose -port 55555 -loop "./oakfoam -c sparring.gtp"
Рабочий путь: /home/mogoLight_4.86/src
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -white "./mogo --19 --time 120 --pondering 1 --nbThreads 2 --collectorLimitTreeSize 800000 --resignThreshold 0.75 --loadOB totalOB.ob" -black "java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-client.jar localhost 55555"' -computer-both
Oakfoam-MoGo4 0-1 2:57:02-0:02:55 284moves (!!! -time 1s+2/1 !!! 2,4-2,2 ГБ)
Oakfoam-MoGo4 0-1 ::-1:24:32 202moves
Команда: java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui.jar -komi 7.5 -program 'java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-twogtp.jar -verbose -komi 7.5 -black "./mogo --19 --time 120 --pondering 1 --nbThreads 2 --collectorLimitTreeSize 800000 --resignThreshold 0.75 --loadOB totalOB.ob" -white "java -jar /usr/share/gogui/lib/gogui-client.jar localhost 55555"' -computer-both
MoGo4-Oakfoam 1-0 1:27:24-3:26:18 207moves
MoGo4-Oakfoam 1-0 1:30:37-:: 181moves
Типичное использование памяти MoGo4-Oakfoam (3,6-6,0)-(4,8-5,5) ГБ

Таким образом, Oakfoam (c book.dat) - MoGo4 (с totalOB.ob): 0 - 4


Очевидно, что с использованными параметрами Oakfoam играет слабо. Но движок имеет возможность задания почти сравнимого с MoGo множества параметров (см. dsmic-oakfoam-e0b81cfb75de/src/engine/Parameters.h в исходниках). Если кто-нибудь предложит усиливающий игру Oakfoam набор параметров (кроме увеличения использования ядер, памяти и времени), то я проведу новый спарринг.
Обновил игры в раздаче.