Sudoku-RWKV ist ein auf dem RWKV-Modell basierendes Sudoku-Lösungstool, das Deep Learning nutzt, um Sudoku-Probleme zu lösen. Dieses Modell wurde speziell trainiert und kann eine große Anzahl von Sudoku-Beispielen verarbeiten, wobei es eine hohe Lösungsgenauigkeit aufweist. Die Hintergrundinformationen zeigen, dass das Modell während des Trainings ca. 2 Millionen Sudoku-Beispiele mit etwa 39,2 Milliarden Tokens verwendet hat. Es verfügt über etwa 12,7 Millionen Parameter, ein Vokabular von 133 Wörtern, eine Architektur mit 8 Schichten zu je 320 Dimensionen. Die Hauptvorteile des Modells sind seine hohe Effizienz und Genauigkeit, mit denen es jedes lösbare Sudoku-Rätsel lösen kann.