Harvard CS50 AI Week 0:Search——從 DFS、BFS、A* 到 Minimax 與 Alpha-Beta 剪枝
Week 0 以搜尋算法為起點,涵蓋 BFS 最短路徑、Minimax 對弈、Alpha-Beta 剪枝優化,附 Degrees 與 Tic-Tac-Toe 兩專案完整實作。
Week 0 以搜尋算法為起點,涵蓋 BFS 最短路徑、Minimax 對弈、Alpha-Beta 剪枝優化,附 Degrees 與 Tic-Tac-Toe 兩專案完整實作。
Lecture 3 把單一路徑改成 contingent plan:minimax 對抗最佳對手,alpha-beta 在不改 root value 下跳過無關分支,expectimax 則用機率取代最壞情況。
Lecture 5–8 先用 CSP 練變數、限制與搜尋順序,再由 Project 2 實作 minimax、alpha-beta 與 expectimax;三者差別在對其他 agent 行為的假設。
2026 Q1 開源模型全面爆發:LLM 方面 GLM-5、Kimi K2.5、Qwen3.5 追上閉源;Embedding 和 Reranker 由 Qwen3 和 BGE 主導;語音有 Voxtral TTS 和 Whisper V3;圖像有 FLUX.2;影片有 Wan 2.2 追平 Sora。這篇是完整導覽地圖。