Technology Shocks, Relative Performance Measures, and Outcomes: Evidence from Classical Chess
创建于 更新于
摘要
本文在2020年秋季引入的神经网络棋局改进背景下，量化了平局率的显著上升及其在评分-结果映射上的含义，发现平局率在2021年后上升约4个百分点，但评分分布变化很小，且在同等级别的重复对局中亦成立；通过一个线性评分重标映射可以解释超过90%的post-minus-pre的平局、White-win、Black-win的变动，表明同一评分水平在Post-Covid时期对应的实际“实力”水平上升。更重要的是，玩家的整体排名与分布变动很小，表明改进在相对水平上广泛传导而非仅限于部分玩家；这些发现与Stockfish 12等神经网络驱动的发动机改进时间吻合，提示对相对表现的测量可能与绝对能力的提升存在分离关系 [page::0][page::1][page::16][page::25]
