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- reinforcement-learning
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pretty_name: Chinese Standard Mahjong (MCR) bot training data
国标麻将（MCR）bot 训练数据
由 csm 项目的 C++ 引擎在 Botzone 国标麻将·复式规则（每家独立 34 张牌段）下自对弈和对战生成，生成时间为 2026-10-01 至 10-08。 格式是 npz 分片，内部数组均为 deflate 压缩的 npy。本仓库只有数据，不含代码。
因为 HF 每个仓库最多 2 万个文件，分片按目录打包成不压缩的 tar（每个不超过 4 GB）：data_tar/<目录>_partNN.tar。
CHUNKS.tsv：每个 tar 的分片数、字节数和 SHA-256。FILES.tsv：每个分片所在的 tar。- 解包：
tar -xf data_tar/kd1_part00.tar，得到data/kd1/...。
| 目录 | 内容 |
|---|---|
data/kd1–kd4 |
教师策略的决策蒸馏数据（obs、mask、kind、hist、目标分布等）；子目录 arena/ 为对战，self/ 为自对弈。kd1 约 3.6 亿条。 |
data/dgf、dgf2–dgf5、dgh |
放铳（危险度）模型训练数据：obs、hist、各张牌能否被和的标签 dang、对手手牌 opp。每个 dgf2–dgf5 约 1.89 亿条。 |
data/cf3b、cf4–cf7、cfd1–cfd4 |
反事实优势标签：同一局面下各候选动作在配对牌墙上的后续结果。 |
观测编码基于 kdens3（MIT，HF Dannibal/ijcai-mahjong-ckpts-2026）使用的 38×4×9 caiest 特征。