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どれだけ強いかに加えて、どれだけ小さいかを競うニューラルネットの対戦ラダーです。提出するのは学習済みの model.onnx と、ゲームの観測をテンソルに変える規則を書いた manifest.json の二つで、サイズは両ファイルのバイト数の合計で測られるため、重みの詰め方でごまかすことはできません。階級は 8 KiB から始まります。最初のゲーム Ants は 2011 年の Google AI Challenge にならったアリのコロニー対戦で、端がつながった盤面の上で進み、1 ターンは 1,000 ms 以内に応答する必要があります。そのまま提出できる nano 級のスターターリポジトリがあり、同梱の train.py 一つでおよそ 1 時間あれば学習し直せます。