RePAIR: Predictive Self-Supervised Representation Learning in Chess

📄 arXiv: 2606.11860v1 📥 PDF

作者: Christoph Koller, Johannes Fürnkranz, Timo Bertram

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-10

备注: Accepted for oral presentation at IEEE Conference on Games 2026

💡 一句话要点

提出RePAIR以解决棋类游戏表示学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自监督学习 棋类游戏 表示学习 掩蔽自编码器 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在棋类游戏的表示学习中面临挑战，难以有效编码连续棋局状态。
  2. RePAIR通过掩蔽潜在状态并利用轻量级预测器修复序列，提出了一种新颖的自监督学习方法。
  3. 实验结果显示，RePAIR能够有效聚类棋类概念，并在棋局分析中表现出色，减少了对强化学习的依赖。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖的自监督表示学习架构RePAIR，通过自编码器的迭代修复实现表示预测。该方法结合了掩蔽自编码器、联合嵌入预测架构和双向编码器表示，能够将连续的棋局位置编码为紧凑而有意义的表示。架构的基本原理是掩蔽大部分潜在状态序列，然后应用轻量级预测器在低维嵌入空间中修复序列中的空缺。实验表明，编码器能够优化棋盘表示，使得有意义的棋类概念在潜在空间中聚集。此外，模型能够推理棋子移动，而无需依赖昂贵的强化学习方法，最终实现对棋局的快速直观分析。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决棋类游戏中连续棋局状态的表示学习问题。现有方法在编码有效信息方面存在不足，难以捕捉棋局的复杂性和动态变化。

核心思路：RePAIR的核心思路是通过掩蔽潜在状态序列，利用轻量级预测器在低维嵌入空间中修复这些状态，从而实现对棋局的有效表示。这样的设计使得模型能够在不依赖昂贵的强化学习的情况下，推理棋子移动。

技术框架：RePAIR架构主要包括三个模块：掩蔽自编码器（MAE）、联合嵌入预测架构（JEPA）和双向编码器表示（BERT）。首先，掩蔽部分潜在状态，然后通过预测器修复这些状态，最后得到优化的棋盘表示。

关键创新：RePAIR的创新之处在于将掩蔽自编码器与联合嵌入预测相结合，形成了一种新的自监督学习框架。这种方法在编码复杂的棋局信息方面表现出色，与传统方法相比，能够更好地捕捉棋局的语义结构。

关键设计：在设计上，RePAIR采用了轻量级的预测器，并在损失函数中引入了对潜在状态的修复约束。此外，网络结构经过精心调整，以确保在低维空间中能够有效聚类棋类概念。具体参数设置和网络层次结构的细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RePAIR在棋局表示学习中显著优于传统方法，能够有效聚类棋类概念，并实现对棋局的快速分析。具体而言，模型在推理棋子移动时的表现优于基线方法，且不依赖于强化学习，展现出更高的效率和准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括棋类游戏的智能分析、自动棋局评估和教育工具开发。通过提供快速而直观的棋局分析，RePAIR可以帮助棋手提高技能，并为棋类游戏的研究提供新的视角。未来，该方法也可能扩展到其他序列数据的表示学习中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce Representation Prediction via Autoencoding using Iterative Refinement (RePAIR) - a novel self-supervised representation learning architecture that synthesizes Masked Autoencoders (MAE), Joint Embedding Predictive Architectures (JEPA), and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). We demonstrate how it can be used to encode objects in sequential data like consecutive chess positions into compact yet meaningful representations. The basic principle of the architecture is to mask large portions of a sequence of latent states, similar to BERT and MAE. Then, we apply a lightweight Predictor to the latent representations that repairs gaps in the sequence in a lower-dimensional embedding space akin to JEPA. Our experiments in the domain of chess show that the Encoder refines the board representations such that meaningful chess concepts emerge clustered in the latent space. Furthermore, reconstructions of the masked board states show that the model is able to reason about the piece movements without relying on costly reinforcement learning methods. Lastly, we find that the resulting representation space allows for quick and intuitive dissections of chess games by observing the game path trajectories in this semantically rich space.