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license: other
task_categories: [reinforcement-learning]
tags: [mahjong, chinese-standard-mahjong, mcr, botzone, self-play]
pretty_name: Chinese Standard Mahjong (MCR) bot training data
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# 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。