Moggy eyefillrate: Implement, based on Aja's suggestion long ago
[pachi/nmclean.git] / TODO
blob9b3531644f5d8c768b42e480daab52e955891ef9
1 Docs:
2 * Manual page - full usage documentation
3 * GTP interface documentation
5 Base:
6 * Further optimize board implementation, oprofile fun
7 * Clean up GTP interface, allow custom GTP commands for modules
8 * Implement parameter setup over GTP
9 * gogui-friendly GTP interface
11 General improvements:
12 * Opening book
13 * Killer moves
14 * MM local-based patterns
15 * Balanced local-based patterns?
16 * Local tree forcing
17 * Liberty maps
18 * Reverse status learning
19         Run on game corpus. Start at final position, watch development
20         of status of all stones. The moment the final status and expected
21         status changes, analyze, especially if move choice differs. Use
22         learnt status-fixing moves in simulations somehow.
24 Playouts:
25 * Split playout aspects to custom-stackable pieces
26 * Possibly replay top-rated unplayed moves from the tree
27   in the playout?
29 UCB1AMAF:
30 * Fix RAVE for good (still noticeably weaker than fuego?)
31 * Separate constants for prior and amaf elements?