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而 AlphaGo Zero 随后被拓展为一个名为 AlphaZero 的程序。2017 年底，DeepMind 正式发表了 AlphaZero，这是一种可以从零开始通过 Self-Play 强化学习在多种任务上达到超越人类水平的算法。该算法经过不到 24 小时的训练后，即可在国际象棋和日本将棋上击败此前业内顶尖的计算机程序（这些程序早已超越人类世界冠军水平），也轻松击败了训练 3 天时间的 AlphaGo Zero。

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在金球奖颁奖典礼当天下午，事情出现了转机。蒙特卡洛广播电台（RMC）的记者Fabrice Hawkins最先放出消息，称维尼修斯的身边人开始认为球员不会获得金球了。

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8 年前，基于强化学习的 AlphaGo 声名大噪；8 年后，强化学习在 AlphaProof 中再次大放异彩。2016 年 AlphaGo 论文的核心成员 Julian Schrittwieser、Aja Huang、Yannick Schroecker，如今也是 AlphaProof 的核心贡献者。有人在朋友圈感叹说：RL is so back！