Masame 0.3.0

En français plus bas.

Masame 0.3 is about learning:

• a joseki trainer;
• game records with variations, and autoplay;
• a closer seated view that you can turn and zoom with the mouse.

It also runs on Intel Macs, goes full screen on Windows and Linux, and keeps the engine going through long games on slow machines.

Downloads

File	System
Masame_0.3.0_aarch64.dmg	macOS 13 or later, Apple Silicon.
Masame_0.3.0_x64.dmg	macOS 13 or later, Intel. New, preview.
Masame_0.3.0_x64-setup.exe	Windows 10 or 11, x64. Preview: built and unit-tested by CI, still little tried on real hardware.
Masame_0.3.0_amd64.AppImage, Masame_0.3.0_amd64.deb, Masame-0.3.0-1.x86_64.rpm	Linux x86_64 with glibc 2.35 or later (Ubuntu 22.04+, Debian 12, Fedora, Linux Mint 21+). Preview.

Checksums are in SHA256SUMS.txt. The other files (latest.json, .tar.gz, .sig) are for the in-app updater.

Coming from 0.2? Masame offers this update itself; click Install. Your settings, networks and OGS sign-in are kept.

First launch

• macOS. Open the DMG, drag Masame to Applications, then open it. Both Mac builds are signed and notarized by Apple, so there is nothing else to do.
• Windows. The installer is not signed yet. If SmartScreen shows "Windows protected your PC", click More info, then Run anyway. The installer is per-user and needs no administrator rights.
• Linux. The AppImage may need libfuse2. With NVIDIA's proprietary driver, a blank window is fixed by starting Masame with WEBKIT_DISABLE_DMABUF_RENDERER=1. Stone sounds need GStreamer's "good" plugins.

What's new

• Joseki trainer. Open it with J or the book icon in the card. Your game waits underneath, and Esc brings you back to it.
  • Explore: the candidate moves are lettered on the board, A losing least. Each one shows the points it loses, how often players of your level play it (from 20k to 5d, and pros), and where it comes from: classic, pro (common among pros), AI, verified by KataGo or contested. The rank lens shows the move a 20k, a 5k, a 1d and a pro would pick, next to KataGo's.
  • Practise: spaced repetition (FSRS) on each position. Every line is turned and recoloured at random and starts mid-sequence. Your opponent deviates the way players of your level do, so you learn to punish moves that leave the book.
  • Programme: the corners worth learning first, ordered by how often you'll meet each joseki × the points it costs you there.
  • Play a game from here: start a game against the bot from any position in the trainer.
  • Where the data comes from: we generated it ourselves with KataGo. The strongest kata1 network judges every move at 800 visits, and the Human SL network tells which moves players of each level choose. Positions are evaluated in one fixed opening (a cross fuseki), so a move's value can differ a little in your own games.
• Game records with variations.
  • Playing from an earlier move starts a variation instead of erasing the rest of the game. ↑ and ↓ switch variations, and Main line takes you back.
  • Undo asks before it deletes several moves.
  • SGF files keep all their variations, comments and other properties when you save them.
  • In the game review, you can try your own continuation from a key moment, and KataGo answers.
• Autoplay. Space plays the game through, at 0.5, 1, 2 or 4 seconds per move. This one was asked for on r/baduk.
• The board.
  • The seated view (Contemplation) is closer.
  • In the seated view, the mouse moves the camera: right-drag or a two-finger swipe turns it, the wheel or a pinch zooms. R, or a double-click off the board, brings it back.
  • A 4K kaya texture, and sharper rendering on 4K screens.
  • Urushi-lacquer grid lines with a slight relief, visible up close.
  • Light through a shoji window in the Washitsu room.
  • Stones slide a little and settle when they are placed.
  • A subtle vignette and patina in the seated view. The top-down Study view is unchanged.
• Windows and Linux. F11 toggles full screen. The window's title bar follows the room's light, so there is no white frame at night any more.
• Intel Macs. A new build, with KataGo on OpenCL and an automatic CPU fallback, signed and notarized like the Apple Silicon one. It is a preview: built and tested by GitHub Actions and under Rosetta, not yet on a real Intel Mac.
• A steadier engine.
  • Long games and slow machines no longer stall KataGo. If a query does stall, the engine restarts, and on Windows, Linux and Intel Macs it falls back from the GPU to the CPU build.
  • Copy diagnostics in Settings → Engine copies what we need for a bug report.
  • The bot still resigns only when it is clearly lost, and never before move 80 on 19×19.
• Counting. Seki is recognised: eyes inside a seki are no longer counted as territory.
• OGS. Your sign-in is now kept in the system keychain (or in a file if there is no keychain).

Known limits

• The Windows build is still unsigned, so SmartScreen warns on first launch.
• The Windows engine stays on KataGo 1.18.1: version 1.18.2 ships only CUDA builds for Windows.
• Mobile comes later.

Credits

• The FSRS default parameters, from open-spaced-repetition (MIT).
• The 4K Wood095 scan, from ambientCG (CC0).
• The keyring crate, for the system keychain.

Licences

Masame is released under the MIT licence. Third-party licence texts ship inside the app; see THIRD_PARTY_NOTICES.md.

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Français

Masame 0.3 est tournée vers l'apprentissage :

• un entraîneur de joseki ;
• des parties avec variantes, et la lecture automatique ;
• une vue assise plus proche, qu'on tourne et qu'on zoome à la souris.

Elle tourne aussi sur les Mac Intel, passe en plein écran sous Windows et Linux, et garde le moteur en marche pendant les longues parties sur les machines lentes.

Téléchargements

Fichier	Système
Masame_0.3.0_aarch64.dmg	macOS 13 ou plus récent, Apple Silicon.
Masame_0.3.0_x64.dmg	macOS 13 ou plus récent, Intel. Nouveau, en préversion.
Masame_0.3.0_x64-setup.exe	Windows 10 ou 11, x64. Préversion : compilé et couvert par les tests automatiques, encore peu essayé sur du vrai matériel.
Masame_0.3.0_amd64.AppImage, Masame_0.3.0_amd64.deb, Masame-0.3.0-1.x86_64.rpm	Linux x86_64 avec glibc 2.35 ou plus récent (Ubuntu 22.04+, Debian 12, Fedora, Linux Mint 21+). Préversion.

Les sommes de contrôle sont dans SHA256SUMS.txt. Les autres fichiers (latest.json, .tar.gz, .sig) servent à la mise à jour intégrée.

Tu viens de la 0.2 ? Masame te propose cette mise à jour tout seul ; clique sur Installer. Tes réglages, tes réseaux et ta connexion OGS sont conservés.

Premier lancement

• macOS. Ouvre le DMG, glisse Masame dans Applications, puis ouvre-le. Les deux versions Mac sont signées et notarisées par Apple : il n'y a rien d'autre à faire.
• Windows. L'installeur n'est pas encore signé. Si SmartScreen affiche « Windows a protégé votre ordinateur », clique sur Informations complémentaires, puis Exécuter quand même. L'installation se fait pour l'utilisateur courant, sans droits d'administrateur.
• Linux. L'AppImage peut demander libfuse2. Avec le pilote propriétaire NVIDIA, une fenêtre vide se corrige en lançant Masame avec WEBKIT_DISABLE_DMABUF_RENDERER=1. Les sons des pierres demandent les greffons « good » de GStreamer.

Les nouveautés

• Entraîneur de joseki. Ouvre-le avec J ou l'icône du livre dans la carte. Ta partie attend en dessous, et Échap t'y ramène.
  • Explorer : les coups candidats sont marqués d'une lettre sur le goban, A perdant le moins. Chacun indique les points qu'il perd, la fréquence à laquelle les joueurs de ton niveau le jouent (de 20k à 5d, et les pros), et son origine : classique, pro (courant chez les pros), IA, vérifié par KataGo ou contesté. La lentille de rang montre le coup que choisiraient un 20k, un 5k, un 1d et un pro, à côté de celui de KataGo.
  • S'entraîner : répétition espacée (FSRS) sur chaque position. Chaque séquence est tournée et ses couleurs inversées au hasard, et elle commence en cours de route. Ton adversaire s'écarte du joseki comme les joueurs de ton niveau, pour que tu apprennes à punir les coups hors du livre.
  • Programme : les coins à apprendre en premier, classés selon la fréquence à laquelle tu rencontreras chaque joseki × les points qu'il te coûte.
  • Jouer une partie à partir d'ici : lance une partie contre le bot depuis n'importe quelle position de l'entraîneur.
  • D'où viennent les données : nous les avons générées nous-mêmes avec KataGo. Le réseau kata1 le plus fort juge chaque coup à 800 visites, et le réseau Human SL indique les coups que choisissent les joueurs de chaque niveau. Les positions sont évaluées dans une seule ouverture fixe (un fuseki croisé), donc la valeur d'un coup peut varier un peu dans tes parties.
• Des parties avec variantes.
  • Jouer depuis un coup antérieur ouvre une variante au lieu d'effacer la suite. ↑ et ↓ changent de variante, et Ligne principale te ramène.
  • Annuler demande confirmation avant d'effacer plusieurs coups.
  • Les fichiers SGF gardent toutes leurs variantes, leurs commentaires et leurs autres propriétés à l'enregistrement.
  • Dans la revue de partie, tu peux essayer ta propre suite à partir d'un moment clé, et KataGo répond.
• Lecture automatique. Espace déroule la partie, à 0,5, 1, 2 ou 4 secondes par coup. Elle avait été demandée sur r/baduk.
• Le goban.
  • La vue assise (Contemplation) est plus proche.
  • Dans la vue assise, la souris déplace la caméra : un glisser avec le clic droit ou deux doigts sur le pavé la font tourner, la molette ou un pincement zooment. R, ou un double-clic hors du goban, la recentre.
  • Une texture de kaya en 4K, et un rendu plus net sur les écrans 4K.
  • Des lignes en laque urushi, avec un léger relief visible de près.
  • La lumière d'une fenêtre shoji dans la pièce Washitsu.
  • Les pierres glissent un peu avant de se poser.
  • Un léger vignettage et une patine dans la vue assise. La vue d'étude, vue de dessus, ne change pas.
• Windows et Linux. F11 passe en plein écran. La barre de titre suit la lumière de la pièce : plus de cadre blanc le soir.
• Mac Intel. Une nouvelle version, avec KataGo en OpenCL et un repli automatique sur le processeur, signée et notarisée comme la version Apple Silicon. C'est une préversion : construite et testée par GitHub Actions et sous Rosetta, pas encore sur un vrai Mac Intel.
• Un moteur plus stable.
  • Les longues parties et les machines lentes ne bloquent plus KataGo. Si une requête reste bloquée, le moteur redémarre, et sous Windows, Linux et sur Mac Intel il passe de la carte graphique au processeur.
  • Copier le diagnostic, dans Réglages → Moteur, copie ce qu'il nous faut pour un signalement de bug.
  • Le bot n'abandonne toujours que quand il est nettement perdu, et jamais avant le coup 80 en 19×19.
• Comptage. Le seki est reconnu : les yeux dans un seki ne comptent plus comme territoire.
• OGS. Ta connexion est maintenant gardée dans le trousseau du système (ou dans un fichier s'il n'y a pas de trousseau).

Limites connues

• La version Windows n'est toujours pas signée : SmartScreen affiche un avertissement au premier lancement.
• Le moteur Windows reste en KataGo 1.18.1 : la version 1.18.2 n'existe pour Windows qu'en CUDA.
• La version mobile viendra plus tard.

Remerciements

• Les paramètres par défaut de FSRS, d'open-spaced-repetition (MIT).
• Le scan Wood095 en 4K, d'ambientCG (CC0).
• La crate keyring, pour le trousseau du système.

Licences

Masame est publié sous licence MIT. Les textes de licence des composants tiers sont inclus dans l'app ; voir THIRD_PARTY_NOTICES.md.