rshogi-core 0.2.3

//! NNUEネットワーク全体の構造と評価関数
//!
//! 以下のアーキテクチャをサポート:
//! - **HalfKP**: classic NNUE（水匠/tanuki互換）
//! - **HalfKA**: nnue-pytorch互換（Non-mirror）
//! - **HalfKA_hm^**: nnue-pytorch互換（Half-Mirror + Factorization）
//!
//! # 階層構造（4バリアント）
//!
//! ```text
//! NNUENetwork
//! ├── HalfKA(HalfKANetwork)   // L256/L512/L1024 を内包
//! ├── HalfKA_hm(HalfKA_hmNetwork)   // L256/L512/L1024 を内包
//! ├── HalfKP(HalfKPNetwork)   // L256/L512 を内包
//! └── LayerStacks(Box<NetworkLayerStacks>)
//! ```
//!
//! **「Accumulator は L1 だけで決まる」** を活用し、L2/L3/活性化の追加時に
//! このファイルの変更は最小限で済む。

use super::accumulator_layer_stacks::{AccumulatorCacheLayerStacks, AccumulatorStackLayerStacks};
use super::accumulator_stack_variant::AccumulatorStackVariant;
use super::activation::detect_activation_from_arch;
use super::bona_piece::BonaPiece;
use super::bona_piece_halfka_hm::FE_OLD_END;
use super::constants::{MAX_ARCH_LEN, NNUE_VERSION, NNUE_VERSION_HALFKA};
use super::halfka::{HalfKANetwork, HalfKAStack};
use super::halfka_hm::{HalfKA_hmNetwork, HalfKA_hmStack};
use super::halfkp::{HalfKPNetwork, HalfKPStack};
use super::network_layer_stacks::NetworkLayerStacks;
use super::spec::{Activation, FeatureSet};
use super::stats::{count_already_computed, count_refresh, count_update};
use crate::eval::material;
use crate::position::Position;
use crate::types::{Color, PieceType, Value};
use std::cell::Cell;
use std::fs::File;
use std::io::{self, BufReader, Cursor, Read, Seek, SeekFrom};
use std::path::Path;
use std::sync::atomic::{AtomicI32, AtomicPtr, Ordering};
use std::sync::{Arc, LazyLock, RwLock};

/// グローバルなNNUEネットワーク（HalfKP/HalfKA/HalfKA_hm^）
static NETWORK: LazyLock<RwLock<Option<Arc<NNUENetwork>>>> = LazyLock::new(|| RwLock::new(None));

/// FV_SCALE のグローバルオーバーライド設定
///
/// 0 = 自動判定（Network 構造体の fv_scale を使用）
/// 1以上 = 指定値でオーバーライド
///
/// YaneuraOuと同様にエンジンオプションで設定可能。
/// 評価関数によって異なる値が必要な場合に使用。
static FV_SCALE_OVERRIDE: AtomicI32 = AtomicI32::new(0);

/// LayerStacks の bucket 選択モード
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
pub enum LayerStackBucketMode {
    /// 従来方式: 両玉の相対段で 9 バケットを選択
    KingRank9 = 0,
    /// 手数方式: game_ply を固定境界で 9 バケットに分割
    Ply9 = 1,
    /// 進行度方式: logistic regression で 8 バケットへ分割（bucket8は未使用）
    Progress8 = 2,
    /// 進行度方式(gikou-lite): logistic regression(34特徴) で 8 バケットへ分割（bucket8は未使用）
    Progress8Gikou = 3,
    /// 進行度方式(KP-absolute): YaneuraOu 互換 progress.bin で 8 バケットへ分割（bucket8は未使用）
    Progress8KPAbs = 4,
}

impl LayerStackBucketMode {
    pub fn as_str(self) -> &'static str {
        match self {
            Self::KingRank9 => "kingrank9",
            Self::Ply9 => "ply9",
            Self::Progress8 => "progress8",
            Self::Progress8Gikou => "progress8gikou",
            Self::Progress8KPAbs => "progress8kpabs",
        }
    }
}

/// LayerStacks の ply9 バケットの既定境界。
///
/// bucket0: <=30, bucket1: <=44, ..., bucket7: <=138, bucket8: >=139
pub const LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS: [u16; 8] = [30, 44, 58, 72, 86, 100, 116, 138];

/// progress8 で使用する特徴量数
pub const SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES: usize = 6;

/// progress8 で使用するバケット数
pub const SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS: usize = 8;

/// progress8 coeff_v1 の特徴量順序
pub const SHOGI_PROGRESS8_FEATURE_ORDER: [&str; SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES] = [
    "x_board_non_king",
    "x_hand_total",
    "x_major_board",
    "x_promoted_board",
    "x_stm_king_rank_rel",
    "x_ntm_king_rank_rel",
];

/// progress8gikou で使用する特徴量数
pub const SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES: usize = 34;

/// progress8kpabs で使用する重み数（81 king squares x FE_OLD_END BonaPiece）
pub const SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS: usize = 81 * FE_OLD_END;

/// sigmoid(x)*8 = k となる x の閾値 (k=1..7)。
/// x = ln(k / (8-k)) で事前計算。
/// sum との比較のみで bucket index を決定でき、exp() が不要になる。
const PROGRESS_BUCKET_THRESHOLDS: [f32; 7] = [
    -1.945_910_1, // k=1: ln(1/7)
    -1.098_612_3, // k=2: ln(1/3)
    -0.510_825_6, // k=3: ln(3/5)
    0.0,          // k=4: ln(1)
    0.510_825_6,  // k=5: ln(5/3)
    1.098_612_3,  // k=6: ln(3)
    1.945_910_1,  // k=7: ln(7)
];

// progress8kpabs の差分計算済み bucket index キャッシュ（スレッドローカル）
//
// `update_and_evaluate_layer_stacks` で差分計算した結果を格納し、
// `compute_layer_stack_progress8kpabs_bucket_index` 内で消費する。
// 一度消費されると None にリセットされる（1回限り）。
thread_local! {
    static CACHED_PROGRESS_BUCKET: Cell<Option<usize>> = const { Cell::new(None) };
}

/// progress8gikou coeff_v2 の特徴量順序
pub const SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_FEATURE_ORDER: [&str; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES] = [
    "x_board_non_king",
    "x_hand_total",
    "x_major_board",
    "x_promoted_board",
    "x_stm_king_rank_rel",
    "x_ntm_king_rank_rel",
    "x_stm_all_to_own_king_d1",
    "x_stm_all_to_own_king_d2",
    "x_stm_all_to_own_king_d3p",
    "x_stm_all_to_opp_king_d1",
    "x_stm_all_to_opp_king_d2",
    "x_stm_all_to_opp_king_d3p",
    "x_ntm_all_to_own_king_d1",
    "x_ntm_all_to_own_king_d2",
    "x_ntm_all_to_own_king_d3p",
    "x_ntm_all_to_opp_king_d1",
    "x_ntm_all_to_opp_king_d2",
    "x_ntm_all_to_opp_king_d3p",
    "x_stm_major_to_own_king_d1",
    "x_stm_major_to_own_king_d2",
    "x_stm_major_to_own_king_d3p",
    "x_stm_major_to_opp_king_d1",
    "x_stm_major_to_opp_king_d2",
    "x_stm_major_to_opp_king_d3p",
    "x_ntm_major_to_own_king_d1",
    "x_ntm_major_to_own_king_d2",
    "x_ntm_major_to_own_king_d3p",
    "x_ntm_major_to_opp_king_d1",
    "x_ntm_major_to_opp_king_d2",
    "x_ntm_major_to_opp_king_d3p",
    "x_stm_hand_total",
    "x_ntm_hand_total",
    "x_stm_hand_major",
    "x_ntm_hand_major",
];

/// progress8 (coeff_v1) の係数。
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq)]
pub struct LayerStackProgressCoeff {
    pub mean: [f32; SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES],
    pub std: [f32; SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES],
    pub weights: [f32; SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES],
    pub bias: f32,
    pub z_clip: [f32; 2],
}

/// progress8gikou (coeff_v2) の係数。
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq)]
pub struct LayerStackProgressCoeffGikouLite {
    pub mean: [f32; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
    pub std: [f32; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
    pub weights: [f32; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
    pub bias: f32,
    pub z_clip: [f32; 2],
}

impl LayerStackProgressCoeffGikouLite {
    pub const fn new(
        mean: [f32; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
        std: [f32; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
        weights: [f32; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
        bias: f32,
        z_clip: [f32; 2],
    ) -> Self {
        Self {
            mean,
            std,
            weights,
            bias,
            z_clip,
        }
    }
}

impl LayerStackProgressCoeff {
    pub const fn new(
        mean: [f32; SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES],
        std: [f32; SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES],
        weights: [f32; SHOGI_PROGRESS8_NUM_FEATURES],
        bias: f32,
        z_clip: [f32; 2],
    ) -> Self {
        Self {
            mean,
            std,
            weights,
            bias,
            z_clip,
        }
    }
}

impl Default for LayerStackProgressCoeff {
    fn default() -> Self {
        // docs/coeff/progress_coeff_v1.default.json と同一の既定値。
        Self {
            mean: [30.12, 8.45, 2.18, 1.63, 6.71, 6.24],
            std: [3.77, 4.02, 0.66, 1.40, 1.31, 1.27],
            weights: [-0.81, 0.56, -0.32, 0.48, 0.11, -0.09],
            bias: -0.15,
            z_clip: [-8.0, 8.0],
        }
    }
}

impl Default for LayerStackProgressCoeffGikouLite {
    fn default() -> Self {
        Self {
            mean: [0.0; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
            std: [1.0; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
            weights: [0.0; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES],
            bias: 0.0,
            z_clip: [-8.0, 8.0],
        }
    }
}

/// LayerStacks bucket mode のグローバル設定
static LAYER_STACK_BUCKET_MODE: AtomicI32 = AtomicI32::new(LayerStackBucketMode::KingRank9 as i32);

/// LayerStacks ply9 境界のグローバル設定
static LAYER_STACK_PLY_BOUNDS: [AtomicI32; 8] = [
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[0] as i32),
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[1] as i32),
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[2] as i32),
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[3] as i32),
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[4] as i32),
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[5] as i32),
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[6] as i32),
    AtomicI32::new(LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS[7] as i32),
];

/// LayerStacks progress8 係数のグローバル設定
static LAYER_STACK_PROGRESS_COEFF: LazyLock<RwLock<LayerStackProgressCoeff>> =
    LazyLock::new(|| RwLock::new(LayerStackProgressCoeff::default()));

/// LayerStacks progress8gikou 係数のグローバル設定
static LAYER_STACK_PROGRESS_COEFF_GIKOU_LITE: LazyLock<RwLock<LayerStackProgressCoeffGikouLite>> =
    LazyLock::new(|| RwLock::new(LayerStackProgressCoeffGikouLite::default()));

/// progress8kpabs 重みのデフォルト（未設定時は全ゼロ）
static LAYER_STACK_PROGRESS_KP_ABS_ZERO_WEIGHTS: [f32; SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS] =
    [0.0; SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS];

/// progress8kpabs 重みのグローバル設定
///
/// `progress.bin` 読み込み時に Box を leak してポインタだけ差し替える。
/// 設定は起動時の一度を想定し、評価ホットパスでは lock を取らない。
static LAYER_STACK_PROGRESS_KP_ABS_PTR: AtomicPtr<f32> = AtomicPtr::new(std::ptr::null_mut());

/// FV_SCALE オーバーライドを取得
///
/// 戻り値:
/// - `Some(value)`: オーバーライド値が設定されている
/// - `None`: 自動判定を使用（Network の fv_scale を使用）
pub fn get_fv_scale_override() -> Option<i32> {
    let value = FV_SCALE_OVERRIDE.load(Ordering::Relaxed);
    if value > 0 { Some(value) } else { None }
}

/// FV_SCALE オーバーライドを設定
///
/// 引数:
/// - `value`: 設定値（0 = 自動判定、1以上 = オーバーライド）
pub fn set_fv_scale_override(value: i32) {
    FV_SCALE_OVERRIDE.store(value.max(0), Ordering::Relaxed);
}

/// LayerStacks bucket mode を取得
pub fn get_layer_stack_bucket_mode() -> LayerStackBucketMode {
    match LAYER_STACK_BUCKET_MODE.load(Ordering::Relaxed) {
        1 => LayerStackBucketMode::Ply9,
        2 => LayerStackBucketMode::Progress8,
        3 => LayerStackBucketMode::Progress8Gikou,
        4 => LayerStackBucketMode::Progress8KPAbs,
        _ => LayerStackBucketMode::KingRank9,
    }
}

/// LayerStacks bucket mode を設定
pub fn set_layer_stack_bucket_mode(mode: LayerStackBucketMode) {
    LAYER_STACK_BUCKET_MODE.store(mode as i32, Ordering::Relaxed);
}

/// LayerStacks ply9 境界を取得
pub fn get_layer_stack_ply_bounds() -> [u16; 8] {
    std::array::from_fn(|i| {
        let value = LAYER_STACK_PLY_BOUNDS[i].load(Ordering::Relaxed);
        if value < 0 { 0 } else { value as u16 }
    })
}

/// LayerStacks ply9 境界を設定
pub fn set_layer_stack_ply_bounds(bounds: [u16; 8]) {
    for (slot, &value) in LAYER_STACK_PLY_BOUNDS.iter().zip(bounds.iter()) {
        slot.store(i32::from(value), Ordering::Relaxed);
    }
}

/// LayerStacks progress8 係数を取得
pub fn get_layer_stack_progress_coeff() -> LayerStackProgressCoeff {
    match LAYER_STACK_PROGRESS_COEFF.read() {
        Ok(guard) => *guard,
        Err(poisoned) => *poisoned.into_inner(),
    }
}

/// LayerStacks progress8 係数を設定
pub fn set_layer_stack_progress_coeff(coeff: LayerStackProgressCoeff) {
    match LAYER_STACK_PROGRESS_COEFF.write() {
        Ok(mut guard) => *guard = coeff,
        Err(poisoned) => *poisoned.into_inner() = coeff,
    }
}

/// LayerStacks progress8gikou 係数を取得
pub fn get_layer_stack_progress_coeff_gikou_lite() -> LayerStackProgressCoeffGikouLite {
    match LAYER_STACK_PROGRESS_COEFF_GIKOU_LITE.read() {
        Ok(guard) => *guard,
        Err(poisoned) => *poisoned.into_inner(),
    }
}

/// LayerStacks progress8gikou 係数を設定
pub fn set_layer_stack_progress_coeff_gikou_lite(coeff: LayerStackProgressCoeffGikouLite) {
    match LAYER_STACK_PROGRESS_COEFF_GIKOU_LITE.write() {
        Ok(mut guard) => *guard = coeff,
        Err(poisoned) => *poisoned.into_inner() = coeff,
    }
}

/// LayerStacks progress8kpabs 重みを取得
pub fn get_layer_stack_progress_kpabs_weights() -> &'static [f32] {
    let ptr = LAYER_STACK_PROGRESS_KP_ABS_PTR.load(Ordering::Relaxed);
    if ptr.is_null() {
        &LAYER_STACK_PROGRESS_KP_ABS_ZERO_WEIGHTS
    } else {
        // SAFETY: `set_layer_stack_progress_kpabs_weights()` で leaked Box の先頭ポインタを保存している。
        unsafe { std::slice::from_raw_parts(ptr.cast_const(), SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS) }
    }
}

/// LayerStacks progress8kpabs 重みを設定
pub fn set_layer_stack_progress_kpabs_weights(weights: Box<[f32]>) -> Result<(), String> {
    if weights.len() != SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS {
        return Err(format!(
            "progress8kpabs weights length mismatch: got {}, expected {}",
            weights.len(),
            SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS
        ));
    }

    let leaked = Box::leak(weights);
    let old_ptr = LAYER_STACK_PROGRESS_KP_ABS_PTR.swap(leaked.as_mut_ptr(), Ordering::Relaxed);
    // SAFETY: old_ptr は過去の同関数で Box::leak したスライスの先頭ポインタ（または null）。
    // USI プロトコルにより設定変更中は評価パスが実行されないため、参照者は存在しない。
    if !old_ptr.is_null() {
        unsafe {
            drop(Box::from_raw(std::ptr::slice_from_raw_parts_mut(
                old_ptr,
                SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS,
            )));
        }
    }
    Ok(())
}

/// LayerStacks progress8kpabs 重みを既定値（全ゼロ）へ戻す
pub fn reset_layer_stack_progress_kpabs_weights() {
    let old_ptr = LAYER_STACK_PROGRESS_KP_ABS_PTR.swap(std::ptr::null_mut(), Ordering::Relaxed);
    // SAFETY: 同上。old_ptr は Box::leak 由来のポインタ（または null）。
    if !old_ptr.is_null() {
        unsafe {
            drop(Box::from_raw(std::ptr::slice_from_raw_parts_mut(
                old_ptr,
                SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS,
            )));
        }
    }
}

// =============================================================================
// NNUENetwork - アーキテクチャを抽象化するenum
// =============================================================================

/// NNUEネットワーク（4バリアント階層構造）
///
/// **「Accumulator は L1 だけで決まる」** を活用した設計:
/// - HalfKA(HalfKANetwork): L256/L512/L1024 を内包
/// - HalfKA_hm(HalfKA_hmNetwork): L256/L512/L1024 を内包
/// - HalfKP(HalfKPNetwork): L256/L512 を内包
/// - LayerStacks: 1536次元 + 9バケット
///
/// L2/L3/活性化の追加時、このenumの変更は不要。
/// 詳細は `halfka/` や `halfkp/` のモジュールで管理される。
pub enum NNUENetwork {
    /// HalfKA 特徴量セット（L256/L512/L1024）
    HalfKA(HalfKANetwork),
    /// HalfKA_hm 特徴量セット（L256/L512/L1024）
    #[allow(non_camel_case_types)]
    HalfKA_hm(HalfKA_hmNetwork),
    /// HalfKP 特徴量セット（L256/L512）
    HalfKP(HalfKPNetwork),
    /// LayerStacks（1536次元 + 9バケット）
    LayerStacks(Box<NetworkLayerStacks>),
}

impl NNUENetwork {
    /// HalfKP でサポートされているアーキテクチャ一覧
    pub fn supported_halfkp_specs() -> Vec<super::spec::ArchitectureSpec> {
        HalfKPNetwork::supported_specs()
    }

    /// HalfKA_hm でサポートされているアーキテクチャ一覧
    pub fn supported_halfka_hm_specs() -> Vec<super::spec::ArchitectureSpec> {
        HalfKA_hmNetwork::supported_specs()
    }

    /// HalfKA でサポートされているアーキテクチャ一覧
    pub fn supported_halfka_specs() -> Vec<super::spec::ArchitectureSpec> {
        HalfKANetwork::supported_specs()
    }

    /// ファイルから読み込み（バージョン自動判別）
    pub fn load<P: AsRef<Path>>(path: P) -> io::Result<Self> {
        let file = File::open(path)?;
        let mut reader = BufReader::new(file);
        Self::read(&mut reader)
    }

    /// リーダーから読み込み（ファイルサイズ優先の自動判別）
    ///
    /// ファイルサイズからアーキテクチャを一意に検出し、適切なバリアントに委譲する。
    /// ヘッダーの description 文字列は活性化関数の検出にのみ使用する。
    pub fn read<R: Read + Seek>(reader: &mut R) -> io::Result<Self> {
        // 1. ファイルサイズを取得
        let file_size = reader.seek(SeekFrom::End(0))?;
        reader.seek(SeekFrom::Start(0))?;

        // 2. VERSION を読む
        let mut buf4 = [0u8; 4];
        reader.read_exact(&mut buf4)?;
        let version = u32::from_le_bytes(buf4);

        match version {
            NNUE_VERSION | NNUE_VERSION_HALFKA => {
                // 3. hash と arch_len を読む
                reader.read_exact(&mut buf4)?; // ネットワークハッシュ
                reader.read_exact(&mut buf4)?; // arch_len
                let arch_len = u32::from_le_bytes(buf4) as usize;
                if arch_len == 0 || arch_len > MAX_ARCH_LEN {
                    return Err(io::Error::new(
                        io::ErrorKind::InvalidData,
                        format!("Invalid arch string length: {arch_len}"),
                    ));
                }

                // アーキテクチャ文字列を読む（活性化関数・FeatureSet 検出用）
                let mut arch = vec![0u8; arch_len];
                reader.read_exact(&mut arch)?;
                let arch_str = String::from_utf8_lossy(&arch);

                // 活性化関数を検出
                let activation_str = detect_activation_from_arch(&arch_str);
                let activation = match activation_str {
                    "SCReLU" => Activation::SCReLU,
                    "PairwiseCReLU" => Activation::PairwiseCReLU,
                    _ => Activation::CReLU,
                };

                // ヘッダーから FeatureSet を取得（検出のヒントに使用）
                let parsed = super::spec::parse_architecture(&arch_str)
                    .map_err(|msg| io::Error::new(io::ErrorKind::InvalidData, msg))?;

                // LayerStacks は特殊処理（ファイルサイズ検出の対象外）
                if parsed.feature_set == FeatureSet::LayerStacks {
                    reader.seek(SeekFrom::Start(0))?;
                    let network = NetworkLayerStacks::read(reader)?;
                    return Ok(Self::LayerStacks(Box::new(network)));
                }

                // 4. ファイルサイズからアーキテクチャを検出
                let detection = super::spec::detect_architecture_from_size(
                    file_size,
                    arch_len,
                    Some(parsed.feature_set),
                )
                .ok_or_else(|| {
                    // 検出失敗時は候補を表示
                    let candidates = super::spec::list_candidate_architectures(file_size, arch_len);
                    let candidates_str: Vec<String> = candidates
                        .iter()
                        .take(5)
                        .map(|(spec, diff)| format!("{} (diff: {:+})", spec.name(), diff))
                        .collect();

                    io::Error::new(
                        io::ErrorKind::InvalidData,
                        format!(
                            "Unknown architecture: file_size={}, arch_len={}, feature_set={}. \
                             Closest candidates: [{}]",
                            file_size,
                            arch_len,
                            parsed.feature_set,
                            candidates_str.join(", ")
                        ),
                    )
                })?;

                // 位置を戻して読み込み
                reader.seek(SeekFrom::Start(0))?;

                // 5. 検出したアーキテクチャで読み込み
                let l1 = detection.spec.l1;
                let l2 = detection.spec.l2;
                let l3 = detection.spec.l3;

                match detection.spec.feature_set {
                    FeatureSet::HalfKA_hm => {
                        let network = HalfKA_hmNetwork::read(reader, l1, l2, l3, activation)?;
                        Ok(Self::HalfKA_hm(network))
                    }
                    FeatureSet::HalfKA => {
                        let network = HalfKANetwork::read(reader, l1, l2, l3, activation)?;
                        Ok(Self::HalfKA(network))
                    }
                    FeatureSet::HalfKP => {
                        let network = HalfKPNetwork::read(reader, l1, l2, l3, activation)?;
                        Ok(Self::HalfKP(network))
                    }
                    FeatureSet::LayerStacks => {
                        // 上で処理済みなのでここには来ない
                        unreachable!()
                    }
                }
            }
            _ => Err(io::Error::new(
                io::ErrorKind::InvalidData,
                format!(
                    "Unknown NNUE version: {version:#x}. Expected {NNUE_VERSION:#x} (HalfKP) or {NNUE_VERSION_HALFKA:#x} (HalfKA_hm^)"
                ),
            )),
        }
    }

    /// バイト列から読み込み（バージョン自動判別）
    pub fn from_bytes(bytes: &[u8]) -> io::Result<Self> {
        let mut cursor = Cursor::new(bytes);
        Self::read(&mut cursor)
    }

    /// LayerStacks アーキテクチャかどうか
    pub fn is_layer_stacks(&self) -> bool {
        matches!(self, Self::LayerStacks(_))
    }

    /// HalfKA アーキテクチャかどうか
    pub fn is_halfka(&self) -> bool {
        matches!(self, Self::HalfKA(_))
    }

    /// HalfKA_hm アーキテクチャかどうか
    pub fn is_halfka_hm(&self) -> bool {
        matches!(self, Self::HalfKA_hm(_))
    }

    /// HalfKP アーキテクチャかどうか
    pub fn is_halfkp(&self) -> bool {
        matches!(self, Self::HalfKP(_))
    }

    /// L1 サイズを取得
    pub fn l1_size(&self) -> usize {
        match self {
            Self::HalfKA(net) => net.l1_size(),
            Self::HalfKA_hm(net) => net.l1_size(),
            Self::HalfKP(net) => net.l1_size(),
            Self::LayerStacks(_) => 1536,
        }
    }

    /// アーキテクチャ名を取得
    pub fn architecture_name(&self) -> &'static str {
        match self {
            Self::HalfKA(net) => net.architecture_name(),
            Self::HalfKA_hm(net) => net.architecture_name(),
            Self::HalfKP(net) => net.architecture_name(),
            Self::LayerStacks(_) => "LayerStacks",
        }
    }

    /// アーキテクチャ仕様を取得
    pub fn architecture_spec(&self) -> super::spec::ArchitectureSpec {
        match self {
            Self::HalfKA(net) => net.architecture_spec(),
            Self::HalfKA_hm(net) => net.architecture_spec(),
            Self::HalfKP(net) => net.architecture_spec(),
            Self::LayerStacks(_) => super::spec::ArchitectureSpec::new(
                super::spec::FeatureSet::LayerStacks,
                1536,
                0,
                0,
                Activation::CReLU,
            ),
        }
    }

    // LayerStacks 用のメソッド（LayerStacks のみ維持）

    /// 差分計算を使わずにAccumulatorを計算（LayerStacks用）
    pub fn refresh_accumulator_layer_stacks(
        &self,
        pos: &Position,
        acc: &mut super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
    ) {
        match self {
            Self::LayerStacks(net) => net.refresh_accumulator(pos, acc),
            _ => panic!("This method is only for LayerStacks architecture."),
        }
    }

    /// 差分計算でAccumulatorを更新（LayerStacks用）
    pub fn update_accumulator_layer_stacks(
        &self,
        pos: &Position,
        dirty_piece: &super::accumulator::DirtyPiece,
        acc: &mut super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
        prev_acc: &super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
    ) {
        match self {
            Self::LayerStacks(net) => net.update_accumulator(pos, dirty_piece, acc, prev_acc),
            _ => panic!("This method is only for LayerStacks architecture."),
        }
    }

    /// 差分計算を使わずにAccumulatorを計算（LayerStacks用、キャッシュ対応）
    pub fn refresh_accumulator_layer_stacks_with_cache(
        &self,
        pos: &Position,
        acc: &mut super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
        cache: &mut AccumulatorCacheLayerStacks,
    ) {
        match self {
            Self::LayerStacks(net) => net.refresh_accumulator_with_cache(pos, acc, cache),
            _ => panic!("This method is only for LayerStacks architecture."),
        }
    }

    /// 差分計算でAccumulatorを更新（LayerStacks用、キャッシュ対応）
    pub fn update_accumulator_layer_stacks_with_cache(
        &self,
        pos: &Position,
        dirty_piece: &super::accumulator::DirtyPiece,
        acc: &mut super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
        prev_acc: &super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
        cache: &mut AccumulatorCacheLayerStacks,
    ) {
        match self {
            Self::LayerStacks(net) => {
                net.update_accumulator_with_cache(pos, dirty_piece, acc, prev_acc, cache)
            }
            _ => panic!("This method is only for LayerStacks architecture."),
        }
    }

    /// 複数手分の差分を適用してアキュムレータを更新（LayerStacks用）
    pub fn forward_update_incremental_layer_stacks(
        &self,
        pos: &Position,
        stack: &mut AccumulatorStackLayerStacks,
        source_idx: usize,
    ) -> bool {
        match self {
            Self::LayerStacks(net) => net.forward_update_incremental(pos, stack, source_idx),
            _ => panic!("This method is only for LayerStacks architecture."),
        }
    }

    /// 評価値を計算（LayerStacks用）
    pub fn evaluate_layer_stacks(
        &self,
        pos: &Position,
        acc: &super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
    ) -> Value {
        match self {
            Self::LayerStacks(net) => net.evaluate(pos, acc),
            _ => panic!("This method is only for LayerStacks architecture."),
        }
    }

    /// 評価値を計算（LayerStacks用、事前計算済み bucket index を使用）
    pub fn evaluate_layer_stacks_with_bucket(
        &self,
        pos: &Position,
        acc: &super::accumulator_layer_stacks::AccumulatorLayerStacks,
        bucket_index: usize,
    ) -> Value {
        match self {
            Self::LayerStacks(net) => net.evaluate_with_bucket(pos, acc, bucket_index),
            _ => panic!("This method is only for LayerStacks architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA_hm アキュムレータをフル再計算
    pub fn refresh_accumulator_halfka_hm(&self, pos: &Position, stack: &mut HalfKA_hmStack) {
        match self {
            Self::HalfKA_hm(net) => net.refresh_accumulator(pos, stack),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA_hm architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA アキュムレータをフル再計算
    pub fn refresh_accumulator_halfka(&self, pos: &Position, stack: &mut HalfKAStack) {
        match self {
            Self::HalfKA(net) => net.refresh_accumulator(pos, stack),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA_hm 差分更新
    pub fn update_accumulator_halfka_hm(
        &self,
        pos: &Position,
        dirty: &super::accumulator::DirtyPiece,
        stack: &mut HalfKA_hmStack,
        source_idx: usize,
    ) {
        match self {
            Self::HalfKA_hm(net) => net.update_accumulator(pos, dirty, stack, source_idx),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA_hm architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA 差分更新
    pub fn update_accumulator_halfka(
        &self,
        pos: &Position,
        dirty: &super::accumulator::DirtyPiece,
        stack: &mut HalfKAStack,
        source_idx: usize,
    ) {
        match self {
            Self::HalfKA(net) => net.update_accumulator(pos, dirty, stack, source_idx),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA_hm 前方差分更新
    pub fn forward_update_incremental_halfka_hm(
        &self,
        pos: &Position,
        stack: &mut HalfKA_hmStack,
        source_idx: usize,
    ) -> bool {
        match self {
            Self::HalfKA_hm(net) => net.forward_update_incremental(pos, stack, source_idx),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA_hm architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA 前方差分更新
    pub fn forward_update_incremental_halfka(
        &self,
        pos: &Position,
        stack: &mut HalfKAStack,
        source_idx: usize,
    ) -> bool {
        match self {
            Self::HalfKA(net) => net.forward_update_incremental(pos, stack, source_idx),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA_hm 評価
    pub fn evaluate_halfka_hm(&self, pos: &Position, stack: &HalfKA_hmStack) -> Value {
        match self {
            Self::HalfKA_hm(net) => net.evaluate(pos, stack),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA_hm architecture."),
        }
    }

    /// HalfKA 評価
    pub fn evaluate_halfka(&self, pos: &Position, stack: &HalfKAStack) -> Value {
        match self {
            Self::HalfKA(net) => net.evaluate(pos, stack),
            _ => panic!("This method is only for HalfKA architecture."),
        }
    }

    /// HalfKP アキュムレータをフル再計算
    pub fn refresh_accumulator_halfkp(&self, pos: &Position, stack: &mut HalfKPStack) {
        match self {
            Self::HalfKP(net) => net.refresh_accumulator(pos, stack),
            _ => panic!("This method is only for HalfKP architecture."),
        }
    }

    /// HalfKP 差分更新
    pub fn update_accumulator_halfkp(
        &self,
        pos: &Position,
        dirty: &super::accumulator::DirtyPiece,
        stack: &mut HalfKPStack,
        source_idx: usize,
    ) {
        match self {
            Self::HalfKP(net) => net.update_accumulator(pos, dirty, stack, source_idx),
            _ => panic!("This method is only for HalfKP architecture."),
        }
    }

    /// HalfKP 前方差分更新
    pub fn forward_update_incremental_halfkp(
        &self,
        pos: &Position,
        stack: &mut HalfKPStack,
        source_idx: usize,
    ) -> bool {
        match self {
            Self::HalfKP(net) => net.forward_update_incremental(pos, stack, source_idx),
            _ => panic!("This method is only for HalfKP architecture."),
        }
    }

    /// HalfKP 評価
    pub fn evaluate_halfkp(&self, pos: &Position, stack: &HalfKPStack) -> Value {
        match self {
            Self::HalfKP(net) => net.evaluate(pos, stack),
            _ => panic!("This method is only for HalfKP architecture."),
        }
    }
}

// =============================================================================
// arch_str メタデータパース
// =============================================================================

/// arch_str から fv_scale を抽出
///
/// bullet-shogi で学習したモデルは arch_str に "fv_scale=N" を含む。
/// 例: "Features=HalfKA_hm^[73305->256x2]-SCReLU,fv_scale=13,qa=127,qb=64,scale=600"
///
/// 戻り値:
/// - `Some(N)`: fv_scale=N が見つかり、妥当な範囲（1〜128）内の場合
/// - `None`: fv_scale が見つからない、またはパース失敗、または範囲外
///
/// 範囲外の値（0, 負数, 128超）は None を返し、フォールバック値が使用される。
/// これによりゼロ除算や不正な評価値スケーリングを防止する。
pub fn parse_fv_scale_from_arch(arch_str: &str) -> Option<i32> {
    /// fv_scale の許容最小値（ゼロ除算防止）
    const FV_SCALE_MIN: i32 = 1;
    /// fv_scale の許容最大値（実用的な上限）
    const FV_SCALE_MAX: i32 = 128;

    for part in arch_str.split(',') {
        if let Some(value) = part.strip_prefix("fv_scale=") {
            if let Ok(scale) = value.parse::<i32>() {
                // 妥当な範囲内のみ受け入れる
                if (FV_SCALE_MIN..=FV_SCALE_MAX).contains(&scale) {
                    return Some(scale);
                }
            }
            // fv_scale= が見つかったがパース失敗または範囲外の場合は None
            return None;
        }
    }
    None
}

/// LayerStacks bucket mode をパース
pub fn parse_layer_stack_bucket_mode(value: &str) -> Option<LayerStackBucketMode> {
    match value.trim().to_ascii_lowercase().as_str() {
        "kingrank9" => Some(LayerStackBucketMode::KingRank9),
        "ply9" => Some(LayerStackBucketMode::Ply9),
        "progress8" => Some(LayerStackBucketMode::Progress8),
        "progress8gikou" => Some(LayerStackBucketMode::Progress8Gikou),
        "progress8kpabs" => Some(LayerStackBucketMode::Progress8KPAbs),
        _ => None,
    }
}

/// `LS_PLY_BOUNDS` 文字列をパースする。
///
/// 形式: `30,44,58,72,86,100,116,138` （8要素）
pub fn parse_layer_stack_ply_bounds_csv(text: &str) -> Result<[u16; 8], String> {
    let mut values = Vec::new();
    for token in text.split(',') {
        let t = token.trim();
        if t.is_empty() {
            continue;
        }
        let value: u16 =
            t.parse().map_err(|e| format!("invalid LS_PLY_BOUNDS value '{t}': {e}"))?;
        values.push(value);
    }

    if values.len() != 8 {
        return Err(format!(
            "LS_PLY_BOUNDS requires exactly 8 comma-separated values (got {})",
            values.len()
        ));
    }

    Ok([
        values[0], values[1], values[2], values[3], values[4], values[5], values[6], values[7],
    ])
}

/// LayerStacks ply9 境界を CSV 文字列へ変換
pub fn format_layer_stack_ply_bounds(bounds: [u16; 8]) -> String {
    bounds.iter().map(|v| v.to_string()).collect::<Vec<_>>().join(",")
}

/// game_ply と境界から LayerStacks ply9 の bucket index (0..=8) を計算
pub fn compute_layer_stack_ply9_bucket_index(game_ply: i32, bounds: [u16; 8]) -> usize {
    let ply = if game_ply < 0 {
        0
    } else {
        u16::try_from(game_ply).unwrap_or(u16::MAX)
    };

    for (i, &bound) in bounds.iter().enumerate() {
        if ply <= bound {
            return i;
        }
    }

    8
}

/// progress8 係数に基づいて LayerStacks bucket index (0..=7) を計算
pub fn compute_layer_stack_progress8_bucket_index(
    pos: &Position,
    side_to_move: Color,
    coeff: LayerStackProgressCoeff,
) -> usize {
    let board_non_king = (pos.occupied().count() - pos.pieces_pt(PieceType::King).count()) as f32;

    let hand_black = pos.hand(Color::Black);
    let hand_white = pos.hand(Color::White);
    let hand_total = PieceType::HAND_PIECES
        .iter()
        .map(|&pt| hand_black.count(pt) + hand_white.count(pt))
        .sum::<u32>() as f32;

    let major_board = (pos.pieces_pt(PieceType::Bishop).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Rook).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Horse).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Dragon).count()) as f32;

    let promoted_board = (pos.pieces_pt(PieceType::ProPawn).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::ProLance).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::ProKnight).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::ProSilver).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Horse).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Dragon).count()) as f32;

    let f_king_rank = pos.king_square(side_to_move).rank().index() as f32;
    let e_king_rank = pos.king_square(!side_to_move).rank().index() as f32;
    let (stm_king_rank_rel, ntm_king_rank_rel) = match side_to_move {
        Color::Black => (f_king_rank, 8.0 - e_king_rank),
        Color::White => (8.0 - f_king_rank, e_king_rank),
    };

    let x = [
        board_non_king,
        hand_total,
        major_board,
        promoted_board,
        stm_king_rank_rel,
        ntm_king_rank_rel,
    ];

    let mut z = coeff.bias;
    for (i, &feature) in x.iter().enumerate() {
        let std = if coeff.std[i] > 0.0 {
            coeff.std[i]
        } else {
            1.0
        };
        let x_norm = (feature - coeff.mean[i]) / std;
        z += coeff.weights[i] * x_norm;
    }

    let z_min = coeff.z_clip[0].min(coeff.z_clip[1]);
    let z_max = coeff.z_clip[0].max(coeff.z_clip[1]);
    let z_clamped = z.clamp(z_min, z_max);
    let p = (1.0 / (1.0 + (-z_clamped).exp())).clamp(0.0, 1.0);
    let raw = (p * SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS as f32).floor() as i32;

    raw.clamp(0, (SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS - 1) as i32) as usize
}

#[inline]
fn chebyshev_distance(a: crate::types::Square, b: crate::types::Square) -> u8 {
    let df = a.file().index().abs_diff(b.file().index());
    let dr = a.rank().index().abs_diff(b.rank().index());
    df.max(dr) as u8
}

#[inline]
fn distance_bin(d: u8) -> usize {
    if d <= 1 {
        0
    } else if d == 2 {
        1
    } else {
        2
    }
}

#[inline]
fn is_major_piece(pt: PieceType) -> bool {
    matches!(pt, PieceType::Bishop | PieceType::Rook | PieceType::Horse | PieceType::Dragon)
}

/// progress8gikou 係数に基づいて LayerStacks bucket index (0..=7) を計算
pub fn compute_layer_stack_progress8gikou_bucket_index(
    pos: &Position,
    side_to_move: Color,
    coeff: LayerStackProgressCoeffGikouLite,
) -> usize {
    let mut x = [0.0f32; SHOGI_PROGRESS_GIKOU_LITE_NUM_FEATURES];

    // v1 の6特徴を prefix として共有する。
    let board_non_king = (pos.occupied().count() - pos.pieces_pt(PieceType::King).count()) as f32;
    let hand_black = pos.hand(Color::Black);
    let hand_white = pos.hand(Color::White);
    let hand_total = PieceType::HAND_PIECES
        .iter()
        .map(|&pt| hand_black.count(pt) + hand_white.count(pt))
        .sum::<u32>() as f32;
    let major_board = (pos.pieces_pt(PieceType::Bishop).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Rook).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Horse).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Dragon).count()) as f32;
    let promoted_board = (pos.pieces_pt(PieceType::ProPawn).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::ProLance).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::ProKnight).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::ProSilver).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Horse).count()
        + pos.pieces_pt(PieceType::Dragon).count()) as f32;
    let f_king_rank = pos.king_square(side_to_move).rank().index() as f32;
    let e_king_rank = pos.king_square(!side_to_move).rank().index() as f32;
    let (stm_king_rank_rel, ntm_king_rank_rel) = match side_to_move {
        Color::Black => (f_king_rank, 8.0 - e_king_rank),
        Color::White => (8.0 - f_king_rank, e_king_rank),
    };
    x[0] = board_non_king;
    x[1] = hand_total;
    x[2] = major_board;
    x[3] = promoted_board;
    x[4] = stm_king_rank_rel;
    x[5] = ntm_king_rank_rel;

    let stm_king = pos.king_square(side_to_move);
    let ntm_king = pos.king_square(!side_to_move);
    for sq in pos.occupied().iter() {
        let pc = pos.piece_on(sq);
        if pc.is_none() {
            continue;
        }
        let pt = pc.piece_type();
        if pt == PieceType::King {
            continue;
        }

        let is_stm_piece = pc.color() == side_to_move;
        let side_offset = if is_stm_piece { 6usize } else { 12usize };
        let major_offset = if is_stm_piece { 18usize } else { 24usize };
        let own_king = if is_stm_piece { stm_king } else { ntm_king };
        let opp_king = if is_stm_piece { ntm_king } else { stm_king };

        let own_bin = distance_bin(chebyshev_distance(sq, own_king));
        let opp_bin = distance_bin(chebyshev_distance(sq, opp_king));
        x[side_offset + own_bin] += 1.0;
        x[side_offset + 3 + opp_bin] += 1.0;

        if is_major_piece(pt) {
            x[major_offset + own_bin] += 1.0;
            x[major_offset + 3 + opp_bin] += 1.0;
        }
    }

    let stm_hand = pos.hand(side_to_move);
    let ntm_hand = pos.hand(!side_to_move);
    x[30] = PieceType::HAND_PIECES.iter().map(|&pt| stm_hand.count(pt)).sum::<u32>() as f32;
    x[31] = PieceType::HAND_PIECES.iter().map(|&pt| ntm_hand.count(pt)).sum::<u32>() as f32;
    x[32] = (stm_hand.count(PieceType::Bishop) + stm_hand.count(PieceType::Rook)) as f32;
    x[33] = (ntm_hand.count(PieceType::Bishop) + ntm_hand.count(PieceType::Rook)) as f32;

    let mut z = coeff.bias;
    for (i, &feature) in x.iter().enumerate() {
        let std = if coeff.std[i] > 0.0 {
            coeff.std[i]
        } else {
            1.0
        };
        let x_norm = (feature - coeff.mean[i]) / std;
        z += coeff.weights[i] * x_norm;
    }

    let z_min = coeff.z_clip[0].min(coeff.z_clip[1]);
    let z_max = coeff.z_clip[0].max(coeff.z_clip[1]);
    let z_clamped = z.clamp(z_min, z_max);
    let p = (1.0 / (1.0 + (-z_clamped).exp())).clamp(0.0, 1.0);
    let raw = (p * SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS as f32).floor() as i32;
    raw.clamp(0, (SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS - 1) as i32) as usize
}

/// progress8kpabs 重みに基づいて LayerStacks bucket index (0..=7) を計算
///
/// `CACHED_PROGRESS_BUCKET` にキャッシュされた値がある場合はそちらを消費する。
pub fn compute_layer_stack_progress8kpabs_bucket_index(
    pos: &Position,
    _side_to_move: Color,
    weights: &[f32],
) -> usize {
    // 差分計算済みキャッシュがあれば消費して返す
    let cached = CACHED_PROGRESS_BUCKET.with(|c| c.replace(None));
    if let Some(bucket) = cached {
        return bucket;
    }
    // フォールバック: 全駒スキャン
    let sum = compute_progress8kpabs_sum(pos, weights);
    progress_sum_to_bucket(sum)
}

/// progress8kpabs の重み付き和を全駒スキャンで計算（refresh 用）
pub fn compute_progress8kpabs_sum(pos: &Position, weights: &[f32]) -> f32 {
    debug_assert_eq!(
        weights.len(),
        SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS,
        "progress8kpabs weights length mismatch"
    );

    let sq_bk = pos.king_square(Color::Black).index();
    let sq_wk = pos.king_square(Color::White).inverse().index();
    let weights_b = &weights[sq_bk * FE_OLD_END..(sq_bk + 1) * FE_OLD_END];
    let weights_w = &weights[sq_wk * FE_OLD_END..(sq_wk + 1) * FE_OLD_END];

    let mut sum = 0.0f32;

    for sq in pos.occupied().iter() {
        let pc = pos.piece_on(sq);
        if pc.is_none() || pc.piece_type() == PieceType::King {
            continue;
        }

        let bp_b = BonaPiece::from_piece_square(pc, sq, Color::Black);
        if bp_b != BonaPiece::ZERO {
            sum += weights_b[bp_b.value() as usize];
        }

        let bp_w = BonaPiece::from_piece_square(pc, sq, Color::White);
        if bp_w != BonaPiece::ZERO {
            sum += weights_w[bp_w.value() as usize];
        }
    }

    for owner in [Color::Black, Color::White] {
        let hand = pos.hand(owner);
        for &pt in &PieceType::HAND_PIECES {
            let count = hand.count(pt);
            for c in 1..=count {
                let c_u8 = u8::try_from(c).expect("hand count fits in u8");

                let bp_b = BonaPiece::from_hand_piece(Color::Black, owner, pt, c_u8);
                if bp_b != BonaPiece::ZERO {
                    sum += weights_b[bp_b.value() as usize];
                }

                let bp_w = BonaPiece::from_hand_piece(Color::White, owner, pt, c_u8);
                if bp_w != BonaPiece::ZERO {
                    sum += weights_w[bp_w.value() as usize];
                }
            }
        }
    }

    sum
}

/// progress_sum から DirtyPiece の変化分を差分更新
///
/// 玉が動いていない場合にのみ使用可能。
/// DirtyPiece の ExtBonaPiece.fb/fw は progress8kpabs と同じ BonaPiece 体系。
#[inline]
pub fn update_progress8kpabs_sum_diff(
    prev_sum: f32,
    dirty_piece: &super::accumulator::DirtyPiece,
    sq_bk: usize,
    sq_wk: usize,
    weights: &[f32],
) -> f32 {
    let weights_b = &weights[sq_bk * FE_OLD_END..(sq_bk + 1) * FE_OLD_END];
    let weights_w = &weights[sq_wk * FE_OLD_END..(sq_wk + 1) * FE_OLD_END];
    let mut sum = prev_sum;
    for i in 0..dirty_piece.dirty_num as usize {
        let changed = &dirty_piece.changed_piece[i];

        // old の寄与を引く
        let old_fb = changed.old_piece.fb;
        if old_fb != BonaPiece::ZERO {
            sum -= weights_b[old_fb.value() as usize];
        }
        let old_fw = changed.old_piece.fw;
        if old_fw != BonaPiece::ZERO {
            sum -= weights_w[old_fw.value() as usize];
        }

        // new の寄与を足す
        let new_fb = changed.new_piece.fb;
        if new_fb != BonaPiece::ZERO {
            sum += weights_b[new_fb.value() as usize];
        }
        let new_fw = changed.new_piece.fw;
        if new_fw != BonaPiece::ZERO {
            sum += weights_w[new_fw.value() as usize];
        }
    }
    sum
}

/// progress_sum から bucket index を計算（閾値比較のみ）
#[inline]
pub fn progress_sum_to_bucket(sum: f32) -> usize {
    PROGRESS_BUCKET_THRESHOLDS.partition_point(|&threshold| sum >= threshold)
}

/// NNUEを初期化（バージョン自動判別）
pub fn init_nnue<P: AsRef<Path>>(path: P) -> io::Result<()> {
    let network = Arc::new(NNUENetwork::load(path)?);
    *NETWORK.write().expect("NNUE lock poisoned") = Some(network);
    Ok(())
}

/// バイト列からNNUEを初期化（バージョン自動判別）
pub fn init_nnue_from_bytes(bytes: &[u8]) -> io::Result<()> {
    let network = Arc::new(NNUENetwork::from_bytes(bytes)?);
    *NETWORK.write().expect("NNUE lock poisoned") = Some(network);
    Ok(())
}

/// グローバル NNUE をクリアする
pub fn clear_nnue() {
    *NETWORK.write().expect("NNUE lock poisoned") = None;
}

/// NNUEが初期化済みかどうか
pub fn is_nnue_initialized() -> bool {
    NETWORK.read().expect("NNUE lock poisoned").is_some()
}

// =============================================================================
// フォーマット検出
// =============================================================================

/// NNUE フォーマット情報
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct NnueFormatInfo {
    /// アーキテクチャ名（例: "HalfKA1024", "HalfKA_hm1024", "LayerStacks", "HalfKP256"）
    pub architecture: String,

    /// L1 次元（例: 256, 512, 1024, 1536）
    pub l1_dimension: u32,

    /// L2 次元（例: 8, 32）
    pub l2_dimension: u32,

    /// L3 次元（例: 32, 96）
    pub l3_dimension: u32,

    /// 活性化関数（"CReLU" or "SCReLU"）
    pub activation: String,

    /// バージョンヘッダ（生の u32 値）
    pub version: u32,

    /// アーキテクチャ文字列（生の文字列）
    pub arch_string: String,
}

/// NNUE ファイルのフォーマット情報を検出（ファイルサイズベースの自動判定）
///
/// nnue-pytorch が生成するファイルはヘッダーに不正確なアーキテクチャ情報を
/// 含むことがあるため、ファイルサイズから正確なアーキテクチャを検出する。
///
/// # 検出ロジック
/// 1. ヘッダーから FeatureSet と活性化関数を取得（ヒントとして使用）
/// 2. ファイルサイズから L1/L2/L3 を一意に検出（優先）
/// 3. 検出失敗時はヘッダーのパース結果にフォールバック（精度低下の可能性あり）
///
/// # Arguments
/// * `bytes` - NNUE ファイルの先頭バイト列（ヘッダー + アーキテクチャ文字列を含む）
/// * `file_size` - ファイル全体のサイズ（バイト単位）
///
/// # Returns
/// * `Ok(NnueFormatInfo)` - 検出されたフォーマット情報
/// * `Err(io::Error)` - ヘッダー解析失敗または不正なフォーマット
///
/// # Errors
/// - `InvalidData`: ファイルサイズ不足、不正なヘッダー、またはアーキテクチャ文字列長
///
/// # Examples
/// ```ignore
/// let bytes = std::fs::read("model.bin")?;
/// let file_size = bytes.len() as u64;
/// let info = detect_format(&bytes, file_size)?;
/// println!("Detected: {} (L1={}, L2={}, L3={})",
///          info.architecture, info.l1_dimension, info.l2_dimension, info.l3_dimension);
/// ```
pub fn detect_format(bytes: &[u8], file_size: u64) -> io::Result<NnueFormatInfo> {
    // 最小ヘッダーサイズ: version(4) + hash(4) + arch_len(4)
    const MIN_HEADER_SIZE: usize = 12;

    if bytes.len() < MIN_HEADER_SIZE {
        return Err(io::Error::new(
            io::ErrorKind::InvalidData,
            format!(
                "NNUE file too small: {} bytes (need at least {} for header)",
                bytes.len(),
                MIN_HEADER_SIZE
            ),
        ));
    }

    // バージョンを読み取り
    let version = u32::from_le_bytes([bytes[0], bytes[1], bytes[2], bytes[3]]);

    match version {
        NNUE_VERSION | NNUE_VERSION_HALFKA => {
            // アーキテクチャ文字列長を読み取り
            let arch_len = u32::from_le_bytes([bytes[8], bytes[9], bytes[10], bytes[11]]) as usize;

            // arch_len の妥当性をチェック（バッファオーバーリード防止）
            if arch_len == 0 || arch_len > MAX_ARCH_LEN {
                return Err(io::Error::new(
                    io::ErrorKind::InvalidData,
                    format!("Invalid arch string length: {} (max: {})", arch_len, MAX_ARCH_LEN),
                ));
            }

            // 必要なバイト数をチェック
            let required_size = MIN_HEADER_SIZE + arch_len;
            if bytes.len() < required_size {
                return Err(io::Error::new(
                    io::ErrorKind::InvalidData,
                    format!(
                        "NNUE file too small: {} bytes (need {} for arch string)",
                        bytes.len(),
                        required_size
                    ),
                ));
            }

            // アーキテクチャ文字列を読み取り
            let arch_str = String::from_utf8_lossy(&bytes[12..12 + arch_len]).to_string();

            // 活性化関数を検出（ヘッダーから）
            let activation = detect_activation_from_arch(&arch_str).to_string();

            // ヘッダーから FeatureSet を取得（検出のヒントに使用）
            let parsed = super::spec::parse_architecture(&arch_str)
                .map_err(|msg| io::Error::new(io::ErrorKind::InvalidData, msg))?;

            // ファイルサイズからアーキテクチャを検出（L1/L2/L3 の正確な値を取得）
            let (l1, l2, l3, feature_set, used_file_size_detection) = if let Some(detection) =
                super::spec::detect_architecture_from_size(
                    file_size,
                    arch_len,
                    Some(parsed.feature_set),
                ) {
                // ファイルサイズベースの検出成功
                (
                    detection.spec.l1,
                    detection.spec.l2,
                    detection.spec.l3,
                    detection.spec.feature_set,
                    true,
                )
            } else {
                // フォールバック: ヘッダーのパース結果を使用
                // 注意: ヘッダーが不正確な場合、誤った結果になる可能性がある
                (parsed.l1, parsed.l2, parsed.l3, parsed.feature_set, false)
            };

            // フォールバック時は警告情報をログ出力（デバッグビルド時のみ）
            #[cfg(debug_assertions)]
            if !used_file_size_detection {
                eprintln!(
                    "Warning: File size detection failed for size={}. \
                     Falling back to header parsing (may be inaccurate).",
                    file_size
                );
            }
            // used_file_size_detection を使用済みとしてマーク（リリースビルドでの警告抑制）
            let _ = used_file_size_detection;

            // アーキテクチャ名を決定
            let architecture = match feature_set {
                FeatureSet::LayerStacks => "LayerStacks".to_string(),
                FeatureSet::HalfKA_hm => format!("HalfKA_hm{}", l1),
                FeatureSet::HalfKA => format!("HalfKA{}", l1),
                FeatureSet::HalfKP => format!("HalfKP{}", l1),
            };

            Ok(NnueFormatInfo {
                architecture,
                l1_dimension: l1 as u32,
                l2_dimension: l2 as u32,
                l3_dimension: l3 as u32,
                activation,
                version,
                arch_string: arch_str,
            })
        }
        _ => Err(io::Error::new(
            io::ErrorKind::InvalidData,
            format!("Unknown NNUE version: 0x{version:08X}"),
        )),
    }
}

/// NNUEネットワークへの参照を取得（初期化されていない場合はNone）
///
/// AccumulatorStackVariant の初期化・更新に使用。
pub fn get_network() -> Option<Arc<NNUENetwork>> {
    NETWORK.read().expect("NNUE lock poisoned").clone()
}

// =============================================================================
// 内部ヘルパー関数（ロジック集約用）
// =============================================================================

/// LayerStacks アキュムレータを更新して評価（内部実装）
///
/// `evaluate_layer_stacks` と `evaluate_dispatch` から呼び出される共通ロジック。
/// network は既に取得済みで、アーキテクチャチェックも完了していることが前提。
#[inline]
fn update_and_evaluate_layer_stacks(
    network: &NNUENetwork,
    pos: &Position,
    stack: &mut AccumulatorStackLayerStacks,
) -> Value {
    // アキュムレータの更新
    let current_entry = stack.current();
    if !current_entry.accumulator.computed_accumulation {
        let mut updated = false;

        // 1. 直前局面で差分更新を試行
        if let Some(prev_idx) = current_entry.previous {
            let prev_computed = stack.entry_at(prev_idx).accumulator.computed_accumulation;
            if prev_computed {
                let dirty_piece = stack.current().dirty_piece;
                let (prev_acc, current_acc) = stack.get_prev_and_current_accumulators(prev_idx);
                network.update_accumulator_layer_stacks(pos, &dirty_piece, current_acc, prev_acc);
                updated = true;
            }
        }

        // 2. 失敗なら祖先探索 + 複数手差分更新を試行
        if !updated && let Some((source_idx, _depth)) = stack.find_usable_accumulator() {
            updated = network.forward_update_incremental_layer_stacks(pos, stack, source_idx);
        }

        // 3. それでも失敗なら全計算
        if !updated {
            let acc = &mut stack.current_mut().accumulator;
            network.refresh_accumulator_layer_stacks(pos, acc);
        }
    }

    // progress8kpabs: 差分更新を試み、結果を CACHED_PROGRESS_BUCKET に格納
    if get_layer_stack_bucket_mode() == LayerStackBucketMode::Progress8KPAbs {
        let bucket = ensure_progress_bucket(pos, stack);
        CACHED_PROGRESS_BUCKET.with(|c| c.set(Some(bucket)));
    }

    // 評価
    let acc_ref = &stack.current().accumulator;
    network.evaluate_layer_stacks(pos, acc_ref)
}

/// LayerStacks アキュムレータを更新して評価（キャッシュ対応版）
///
/// `update_and_evaluate_layer_stacks` と同じロジックだが、
/// AccumulatorCaches（Finny Tables）を使用して refresh を高速化する。
#[inline]
fn update_and_evaluate_layer_stacks_cached(
    network: &NNUENetwork,
    pos: &Position,
    stack: &mut AccumulatorStackLayerStacks,
    acc_cache: &mut Option<AccumulatorCacheLayerStacks>,
) -> Value {
    // アキュムレータの更新
    let current_entry = stack.current();
    if !current_entry.accumulator.computed_accumulation {
        let mut updated = false;

        // 1. 直前局面で差分更新を試行
        if let Some(prev_idx) = current_entry.previous {
            let prev_computed = stack.entry_at(prev_idx).accumulator.computed_accumulation;
            if prev_computed {
                let dirty_piece = stack.current().dirty_piece;
                let (prev_acc, current_acc) = stack.get_prev_and_current_accumulators(prev_idx);
                if let Some(cache) = acc_cache {
                    network.update_accumulator_layer_stacks_with_cache(
                        pos,
                        &dirty_piece,
                        current_acc,
                        prev_acc,
                        cache,
                    );
                } else {
                    network.update_accumulator_layer_stacks(
                        pos,
                        &dirty_piece,
                        current_acc,
                        prev_acc,
                    );
                }
                updated = true;
            }
        }

        // 2. 失敗なら祖先探索 + 複数手差分更新を試行
        if !updated && let Some((source_idx, _depth)) = stack.find_usable_accumulator() {
            updated = network.forward_update_incremental_layer_stacks(pos, stack, source_idx);
        }

        // 3. それでも失敗なら全計算（キャッシュ経由）
        if !updated {
            let acc = &mut stack.current_mut().accumulator;
            if let Some(cache) = acc_cache {
                network.refresh_accumulator_layer_stacks_with_cache(pos, acc, cache);
            } else {
                network.refresh_accumulator_layer_stacks(pos, acc);
            }
        }
    }

    // progress8kpabs: 差分更新を試み、結果を CACHED_PROGRESS_BUCKET に格納
    if get_layer_stack_bucket_mode() == LayerStackBucketMode::Progress8KPAbs {
        let bucket = ensure_progress_bucket(pos, stack);
        CACHED_PROGRESS_BUCKET.with(|c| c.set(Some(bucket)));
    }

    // 評価
    let acc_ref = &stack.current().accumulator;
    network.evaluate_layer_stacks(pos, acc_ref)
}

/// progress8kpabs の progress_sum を計算済みにして bucket index を返す
///
/// 差分更新が可能な場合（前局面が計算済み、玉移動なし）は DirtyPiece の差分で O(1) 更新。
/// それ以外は全駒スキャンにフォールバック。
#[inline]
fn ensure_progress_bucket(pos: &Position, stack: &mut AccumulatorStackLayerStacks) -> usize {
    if !stack.current().computed_progress {
        let weights = get_layer_stack_progress_kpabs_weights();
        let current_entry = stack.current();
        let dirty = &current_entry.dirty_piece;
        let king_moved = dirty.king_moved[0] || dirty.king_moved[1];

        if !king_moved
            && let Some(prev_idx) = current_entry.previous
            && stack.entry_at(prev_idx).computed_progress
        {
            let prev_sum = stack.entry_at(prev_idx).progress_sum;
            let sq_bk = pos.king_square(Color::Black).index();
            let sq_wk = pos.king_square(Color::White).inverse().index();
            let new_sum = update_progress8kpabs_sum_diff(prev_sum, dirty, sq_bk, sq_wk, weights);
            let entry = stack.current_mut();
            entry.progress_sum = new_sum;
            entry.computed_progress = true;
        }

        if !stack.current().computed_progress {
            let sum = compute_progress8kpabs_sum(pos, weights);
            let entry = stack.current_mut();
            entry.progress_sum = sum;
            entry.computed_progress = true;
        }
    }
    progress_sum_to_bucket(stack.current().progress_sum)
}

/// HalfKA_hm アキュムレータを更新して評価（内部実装）
#[inline]
fn update_and_evaluate_halfka_hm(
    network: &NNUENetwork,
    pos: &Position,
    stack: &mut HalfKA_hmStack,
) -> Value {
    // アキュムレータの更新
    if !stack.is_current_computed() {
        let mut updated = false;

        // 1. 直前局面で差分更新を試行
        if let Some(prev_idx) = stack.current_previous()
            && stack.is_entry_computed(prev_idx)
        {
            let dirty = stack.current_dirty_piece();
            network.update_accumulator_halfka_hm(pos, &dirty, stack, prev_idx);
            updated = true;
        }

        // 2. 失敗なら祖先探索 + 複数手差分更新を試行
        if !updated && let Some((source_idx, _depth)) = stack.find_usable_accumulator() {
            updated = network.forward_update_incremental_halfka_hm(pos, stack, source_idx);
        }

        // 3. それでも失敗なら全計算
        if !updated {
            network.refresh_accumulator_halfka_hm(pos, stack);
        }
    }

    // 評価
    network.evaluate_halfka_hm(pos, stack)
}

/// HalfKA アキュムレータを更新して評価（内部実装）
#[inline]
fn update_and_evaluate_halfka(
    network: &NNUENetwork,
    pos: &Position,
    stack: &mut HalfKAStack,
) -> Value {
    // アキュムレータの更新
    if !stack.is_current_computed() {
        let mut updated = false;

        // 1. 直前局面で差分更新を試行
        if let Some(prev_idx) = stack.current_previous()
            && stack.is_entry_computed(prev_idx)
        {
            let dirty = stack.current_dirty_piece();
            network.update_accumulator_halfka(pos, &dirty, stack, prev_idx);
            updated = true;
        }

        // 2. 失敗なら祖先探索 + 複数手差分更新を試行
        if !updated && let Some((source_idx, _depth)) = stack.find_usable_accumulator() {
            updated = network.forward_update_incremental_halfka(pos, stack, source_idx);
        }

        // 3. それでも失敗なら全計算
        if !updated {
            network.refresh_accumulator_halfka(pos, stack);
        }
    }

    // 評価
    network.evaluate_halfka(pos, stack)
}

/// HalfKP アキュムレータを更新して評価（内部実装）
#[inline]
fn update_and_evaluate_halfkp(
    network: &NNUENetwork,
    pos: &Position,
    stack: &mut HalfKPStack,
) -> Value {
    // アキュムレータの更新
    if !stack.is_current_computed() {
        let mut updated = false;

        // 1. 直前局面で差分更新を試行
        if let Some(prev_idx) = stack.current_previous()
            && stack.is_entry_computed(prev_idx)
        {
            let dirty = stack.current_dirty_piece();
            network.update_accumulator_halfkp(pos, &dirty, stack, prev_idx);
            updated = true;
        }

        // 2. 失敗なら祖先探索 + 複数手差分更新を試行
        if !updated && let Some((source_idx, _depth)) = stack.find_usable_accumulator() {
            updated = network.forward_update_incremental_halfkp(pos, stack, source_idx);
        }

        // 3. それでも失敗なら全計算
        if !updated {
            network.refresh_accumulator_halfkp(pos, stack);
        }
    }

    // 評価
    network.evaluate_halfkp(pos, stack)
}

/// ロードされたNNUEがLayerStacksアーキテクチャかどうか
pub fn is_layer_stacks_loaded() -> bool {
    get_network().is_some_and(|n| n.is_layer_stacks())
}

/// ロードされたNNUEがHalfKA_hm256アーキテクチャかどうか
pub fn is_halfka_hm_256_loaded() -> bool {
    get_network().is_some_and(|n| n.is_halfka_hm() && n.l1_size() == 256)
}

/// ロードされたNNUEがHalfKA256アーキテクチャかどうか
pub fn is_halfka_256_loaded() -> bool {
    get_network().is_some_and(|n| n.is_halfka() && n.l1_size() == 256)
}

/// ロードされたNNUEがHalfKA_hm512アーキテクチャかどうか
pub fn is_halfka_hm_512_loaded() -> bool {
    get_network().is_some_and(|n| n.is_halfka_hm() && n.l1_size() == 512)
}

/// ロードされたNNUEがHalfKA512アーキテクチャかどうか
pub fn is_halfka_512_loaded() -> bool {
    get_network().is_some_and(|n| n.is_halfka() && n.l1_size() == 512)
}

/// ロードされたNNUEがHalfKA_hm1024アーキテクチャかどうか
pub fn is_halfka_hm_1024_loaded() -> bool {
    get_network().is_some_and(|n| n.is_halfka_hm() && n.l1_size() == 1024)
}

/// ロードされたNNUEがHalfKA1024アーキテクチャかどうか
pub fn is_halfka_1024_loaded() -> bool {
    get_network().is_some_and(|n| n.is_halfka() && n.l1_size() == 1024)
}

/// 局面を評価（LayerStacks用）
///
/// AccumulatorStackLayerStacks を使って差分更新し、計算済みなら再利用する。
///
/// # Panics
/// NNUEが未ロードかつMaterial評価も無効の場合はパニックする。
pub fn evaluate_layer_stacks(pos: &Position, stack: &mut AccumulatorStackLayerStacks) -> Value {
    if material::is_material_enabled() {
        return material::evaluate_material(pos);
    }

    let Some(network) = get_network() else {
        panic!(
            "NNUE network not loaded and MaterialLevel not set. \
             Use 'setoption name EvalFile' or 'setoption name MaterialLevel'."
        );
    };

    // LayerStacks 以外はエラー
    if !network.is_layer_stacks() {
        panic!("Non-LayerStacks architecture detected. Use evaluate() with AccumulatorStack.");
    }

    // 内部ヘルパー関数を呼び出し
    update_and_evaluate_layer_stacks(&network, pos, stack)
}

/// アーキテクチャに応じて適切な評価関数を呼び出す
///
/// AccumulatorStackVariant を受け取り、内部のバリアントに応じて
/// 適切な評価関数を呼び出す。
///
/// `acc_cache` は LayerStacks 用 AccumulatorCaches（Finny Tables）。
/// LayerStacks 以外のアーキテクチャでは無視される。
///
/// # Panics
/// NNUEが未ロードかつMaterial評価も無効の場合はパニックする。
pub fn evaluate_dispatch(
    pos: &Position,
    stack: &mut AccumulatorStackVariant,
    acc_cache: &mut Option<AccumulatorCacheLayerStacks>,
) -> Value {
    if material::is_material_enabled() {
        return material::evaluate_material(pos);
    }

    let Some(network) = get_network() else {
        panic!(
            "NNUE network not loaded and MaterialLevel not set. \
             Use 'setoption name EvalFile' or 'setoption name MaterialLevel'."
        );
    };

    // バリアントに応じて適切な評価関数を呼び出し（4バリアント）
    match stack {
        AccumulatorStackVariant::LayerStacks(s) => {
            update_and_evaluate_layer_stacks_cached(&network, pos, s, acc_cache)
        }
        AccumulatorStackVariant::HalfKA(s) => update_and_evaluate_halfka(&network, pos, s),
        AccumulatorStackVariant::HalfKA_hm(s) => update_and_evaluate_halfka_hm(&network, pos, s),
        AccumulatorStackVariant::HalfKP(s) => update_and_evaluate_halfkp(&network, pos, s),
    }
}

/// アキュムレータを計算済みにする（評価値の計算はしない）
///
/// TTヒット時など、評価値はTTから取得するが、
/// 次のノードの差分更新のためにアキュムレータだけは計算しておく必要がある場合に使用。
/// YaneuraOu/Stockfish互換の動作を実現する。
///
/// `acc_cache` は LayerStacks 用 AccumulatorCaches（Finny Tables）。
pub fn ensure_accumulator_computed(
    pos: &Position,
    stack: &mut AccumulatorStackVariant,
    acc_cache: &mut Option<AccumulatorCacheLayerStacks>,
) {
    // NNUEがなければ何もしない
    let Some(network) = get_network() else {
        return;
    };

    // バリアントに応じてアキュムレータを更新（評価はしない）
    match stack {
        AccumulatorStackVariant::LayerStacks(s) => {
            update_accumulator_only_layer_stacks_cached(&network, pos, s, acc_cache);
        }
        AccumulatorStackVariant::HalfKA(s) => {
            update_accumulator_only_halfka(&network, pos, s);
        }
        AccumulatorStackVariant::HalfKA_hm(s) => {
            update_accumulator_only_halfka_hm(&network, pos, s);
        }
        AccumulatorStackVariant::HalfKP(s) => {
            update_accumulator_only_halfkp(&network, pos, s);
        }
    }
}

/// LayerStacks アキュムレータを更新のみ（キャッシュ対応版、評価なし）
#[inline]
fn update_accumulator_only_layer_stacks_cached(
    network: &NNUENetwork,
    pos: &Position,
    stack: &mut AccumulatorStackLayerStacks,
    acc_cache: &mut Option<AccumulatorCacheLayerStacks>,
) {
    let current_entry = stack.current();
    if current_entry.accumulator.computed_accumulation {
        count_already_computed!();
        return;
    }

    let mut updated = false;

    // 直前局面で差分更新を試行
    if let Some(prev_idx) = current_entry.previous {
        let prev_computed = stack.entry_at(prev_idx).accumulator.computed_accumulation;
        if prev_computed {
            let dirty_piece = stack.current().dirty_piece;
            let (prev_acc, current_acc) = stack.get_prev_and_current_accumulators(prev_idx);
            if let Some(cache) = acc_cache {
                network.update_accumulator_layer_stacks_with_cache(
                    pos,
                    &dirty_piece,
                    current_acc,
                    prev_acc,
                    cache,
                );
            } else {
                network.update_accumulator_layer_stacks(pos, &dirty_piece, current_acc, prev_acc);
            }
            count_update!();
            updated = true;
        }
    }

    // 失敗なら全計算（キャッシュ経由）
    if !updated {
        let acc = &mut stack.current_mut().accumulator;
        if let Some(cache) = acc_cache {
            network.refresh_accumulator_layer_stacks_with_cache(pos, acc, cache);
        } else {
            network.refresh_accumulator_layer_stacks(pos, acc);
        }
        count_refresh!();
    }
}

/// HalfKA_hm アキュムレータを更新のみ（評価なし）
#[inline]
fn update_accumulator_only_halfka_hm(
    network: &NNUENetwork,
    pos: &Position,
    stack: &mut HalfKA_hmStack,
) {
    if stack.is_current_computed() {
        count_already_computed!();
        return;
    }

    let mut updated = false;

    // 直前局面で差分更新を試行
    if let Some(prev_idx) = stack.current_previous()
        && stack.is_entry_computed(prev_idx)
    {
        let dirty = stack.current_dirty_piece();
        network.update_accumulator_halfka_hm(pos, &dirty, stack, prev_idx);
        count_update!();
        updated = true;
    }

    // 失敗なら全計算
    if !updated {
        network.refresh_accumulator_halfka_hm(pos, stack);
        count_refresh!();
    }
}

/// HalfKA アキュムレータを更新のみ（評価なし）
#[inline]
fn update_accumulator_only_halfka(network: &NNUENetwork, pos: &Position, stack: &mut HalfKAStack) {
    if stack.is_current_computed() {
        count_already_computed!();
        return;
    }

    let mut updated = false;

    // 直前局面で差分更新を試行
    if let Some(prev_idx) = stack.current_previous()
        && stack.is_entry_computed(prev_idx)
    {
        let dirty = stack.current_dirty_piece();
        network.update_accumulator_halfka(pos, &dirty, stack, prev_idx);
        count_update!();
        updated = true;
    }

    // 失敗なら全計算
    if !updated {
        network.refresh_accumulator_halfka(pos, stack);
        count_refresh!();
    }
}

/// HalfKP アキュムレータを更新のみ（評価なし）
#[inline]
fn update_accumulator_only_halfkp(network: &NNUENetwork, pos: &Position, stack: &mut HalfKPStack) {
    if stack.is_current_computed() {
        count_already_computed!();
        return;
    }

    let mut updated = false;

    // 直前局面で差分更新を試行
    if let Some(prev_idx) = stack.current_previous()
        && stack.is_entry_computed(prev_idx)
    {
        let dirty = stack.current_dirty_piece();
        network.update_accumulator_halfkp(pos, &dirty, stack, prev_idx);
        count_update!();
        updated = true;
    }

    // 失敗なら全計算
    if !updated {
        network.refresh_accumulator_halfkp(pos, stack);
        count_refresh!();
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;
    use crate::position::SFEN_HIRATE;

    /// NNUEが初期化されていない場合のフォールバック動作をテスト
    #[test]
    fn test_evaluate_fallback() {
        let mut pos = Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();
        let mut stack = AccumulatorStackVariant::new_default();

        // NNUEが初期化されていない場合はフォールバック
        let value = evaluate_dispatch(&pos, &mut stack, &mut None);

        // フォールバック評価が動作することを確認
        assert!(value.raw().abs() < 1000);
    }

    /// AccumulatorStackVariant を使った評価のテスト
    /// NNUEが未初期化でもフォールバックで評価が動作することを確認
    #[test]
    fn test_accumulator_stack_variant_fallback() {
        let mut pos = Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();
        let mut stack = AccumulatorStackVariant::new_default();

        // 1回目の evaluate: NNUEが未初期化なのでフォールバック評価
        let value1 = evaluate_dispatch(&pos, &mut stack, &mut None);

        // 2回目も動作することを確認
        let value2 = evaluate_dispatch(&pos, &mut stack, &mut None);

        // フォールバックの駒得評価は手番に依存して符号が変わる可能性があるが、
        // ここでは「評価が成功した」ことのみ検証する。
        let _ = (value1, value2);
    }

    /// NNUENetwork のアーキテクチャ自動検出テスト
    ///
    /// 外部NNUEファイルが必要なため通常はスキップ。
    /// 実行方法: `NNUE_TEST_FILE=/path/to/file.nnue cargo test test_nnue_network_auto_detect_layer_stacks -- --ignored`
    ///
    /// テスト結果 (epoch82.nnue):
    /// - LayerStacks として正しく認識される
    /// - 評価値: 0 (学習初期のモデル)
    #[test]
    #[ignore]
    fn test_nnue_network_auto_detect_layer_stacks() {
        let path = std::env::var("NNUE_TEST_FILE")
            .unwrap_or_else(|_| "/path/to/your/layer_stacks.nnue".to_string());
        let network = match NNUENetwork::load(path) {
            Ok(n) => n,
            Err(e) => {
                eprintln!("Skipping test: {e}");
                return;
            }
        };

        // LayerStacks として認識されることを確認
        assert!(network.is_layer_stacks(), "epoch82.nnue should be detected as LayerStacks");
        assert_eq!(network.architecture_name(), "LayerStacks");

        // LayerStacks 用の評価が動作することを確認
        let mut pos = crate::position::Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        let mut acc = crate::nnue::AccumulatorLayerStacks::new();
        network.refresh_accumulator_layer_stacks(&pos, &mut acc);

        let value = network.evaluate_layer_stacks(&pos, &acc);
        eprintln!("LayerStacks evaluate: {}", value.raw());

        // 評価値が妥当な範囲内
        assert!(value.raw().abs() < 1000);
    }

    /// detect_format のファイルサイズベース検出テスト
    ///
    /// AobaNNUE.bin のようにヘッダーが不正確なファイルでも
    /// ファイルサイズから正確なアーキテクチャを検出できることを確認する。
    ///
    /// 実行方法:
    /// ```bash
    /// NNUE_AOBA_FILE=/path/to/AobaNNUE.bin cargo test test_detect_format_aoba -- --ignored --nocapture
    /// ```
    #[test]
    #[ignore]
    fn test_detect_format_aoba() {
        let path = std::env::var("NNUE_AOBA_FILE").unwrap_or_else(|_| "AobaNNUE.bin".to_string());
        let bytes = match std::fs::read(&path) {
            Ok(b) => b,
            Err(e) => {
                eprintln!("Skipping test: {e}");
                return;
            }
        };

        let file_size = bytes.len() as u64;
        let info = detect_format(&bytes, file_size).expect("Failed to detect format");

        eprintln!("File: {path}");
        eprintln!("Architecture: {}", info.architecture);
        eprintln!(
            "L1: {}, L2: {}, L3: {}",
            info.l1_dimension, info.l2_dimension, info.l3_dimension
        );
        eprintln!("Activation: {}", info.activation);
        eprintln!("Arch string (header): {}", info.arch_string);

        // AobaNNUE.bin はヘッダーで 256 を主張するが、実際は 768-16-64
        assert_eq!(
            info.architecture, "HalfKP768",
            "Should detect HalfKP768 from file size, not HalfKP256 from header"
        );
        assert_eq!(info.l1_dimension, 768, "L1 should be 768, not 256 from header");
        assert_eq!(info.l2_dimension, 16, "L2 should be 16");
        assert_eq!(info.l3_dimension, 64, "L3 should be 64");
        // ヘッダーが不正確であることを確認（256 を主張している）
        assert!(
            info.arch_string.contains("256"),
            "Header should claim 256, but file size detection should override it"
        );
    }

    /// detect_format のフォールバックテスト
    ///
    /// ファイルサイズベースの検出が失敗した場合に、
    /// ヘッダーのパース結果にフォールバックすることを確認する。
    #[test]
    fn test_detect_format_fallback_to_header() {
        // 架空のファイルサイズ（既知のアーキテクチャと一致しない）
        let unknown_file_size = 12345678u64;

        // 有効なヘッダーを持つバイト列を作成
        let mut bytes = Vec::new();
        bytes.extend_from_slice(&NNUE_VERSION_HALFKA.to_le_bytes()); // version
        bytes.extend_from_slice(&0u32.to_le_bytes()); // hash

        let arch_str = "Features=HalfKA_hm[73305->512x2],l2=8,l3=96";
        let arch_len = arch_str.len() as u32;
        bytes.extend_from_slice(&arch_len.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(arch_str.as_bytes());

        let info =
            detect_format(&bytes, unknown_file_size).expect("Should fallback to header parsing");

        // ヘッダーからパースした値が使われることを確認
        assert_eq!(info.architecture, "HalfKA_hm512");
        assert_eq!(info.l1_dimension, 512);
        assert_eq!(info.l2_dimension, 8);
        assert_eq!(info.l3_dimension, 96);
    }

    /// detect_format のエラーハンドリングテスト
    #[test]
    fn test_detect_format_error_cases() {
        // ケース1: ファイルサイズが小さすぎる
        let bytes = vec![0u8; 5];
        let result = detect_format(&bytes, 5);
        assert!(result.is_err(), "Should fail for too small file");
        assert!(
            result.unwrap_err().to_string().contains("too small"),
            "Error message should mention 'too small'"
        );

        // ケース2: arch_len = 0（不正）
        let mut bytes = Vec::new();
        bytes.extend_from_slice(&NNUE_VERSION.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(&0u32.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(&0u32.to_le_bytes()); // arch_len = 0
        let result = detect_format(&bytes, 100);
        assert!(result.is_err(), "Should fail for arch_len = 0");
        assert!(
            result.unwrap_err().to_string().contains("Invalid arch string length"),
            "Error message should mention invalid arch string length"
        );

        // ケース3: arch_len が MAX_ARCH_LEN を超える
        let mut bytes = Vec::new();
        bytes.extend_from_slice(&NNUE_VERSION.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(&0u32.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(&(MAX_ARCH_LEN as u32 + 1).to_le_bytes());
        let result = detect_format(&bytes, 100);
        assert!(result.is_err(), "Should fail for arch_len > MAX_ARCH_LEN");

        // ケース4: バッファが arch_len 分のデータを含まない
        let mut bytes = Vec::new();
        bytes.extend_from_slice(&NNUE_VERSION.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(&0u32.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(&100u32.to_le_bytes()); // arch_len = 100
        // bytes は 12 バイトのみ、arch_str 用のデータがない
        let result = detect_format(&bytes, 1000);
        assert!(result.is_err(), "Should fail when buffer is too small for arch_str");

        // ケース5: 不正なバージョン
        let mut bytes = Vec::new();
        bytes.extend_from_slice(&0xDEADBEEFu32.to_le_bytes());
        bytes.extend_from_slice(&[0u8; 100]);
        let result = detect_format(&bytes, 112);
        assert!(result.is_err(), "Should fail for unknown version");
        assert!(
            result.unwrap_err().to_string().contains("Unknown NNUE version"),
            "Error message should mention unknown version"
        );
    }

    /// parse_fv_scale_from_arch のユニットテスト
    #[test]
    fn test_parse_fv_scale_from_arch() {
        // bullet-shogi 形式の arch_str
        assert_eq!(
            parse_fv_scale_from_arch(
                "Features=HalfKA_hm^[73305->256x2]-SCReLU,fv_scale=13,qa=127,qb=64,scale=600"
            ),
            Some(13)
        );
        assert_eq!(
            parse_fv_scale_from_arch(
                "Features=HalfKA_hm^[73305->512x2]-SCReLU,fv_scale=20,qa=127,qb=64,scale=400"
            ),
            Some(20)
        );
        assert_eq!(
            parse_fv_scale_from_arch(
                "Features=HalfKA_hm^[73305->1024x2]-SCReLU,fv_scale=16,qa=127,qb=64,scale=508"
            ),
            Some(16)
        );

        // fv_scale が含まれていない従来形式
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("Features=HalfKP[125388->256x2]"), None);
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("Features=HalfKA_hm^[73305->512x2]"), None);

        // 空文字列
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch(""), None);

        // 不正な fv_scale 値（文字列）
        assert_eq!(
            parse_fv_scale_from_arch("Features=HalfKA_hm^[73305->256x2],fv_scale=abc"),
            None
        );
    }

    /// parse_fv_scale_from_arch の境界値・エラーケーステスト
    #[test]
    fn test_parse_fv_scale_edge_cases() {
        // 境界値（許容範囲内）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=1"), Some(1));
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=128"), Some(128));
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=64"), Some(64));

        // 境界値（範囲外 - ゼロ除算防止）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=0"), None);
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=129"), None);

        // 不正な値（負数）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=-1"), None);
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=-100"), None);

        // 不正な値（極端に大きい値）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=99999"), None);
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=2147483647"), None);

        // ホワイトスペースを含む（パース失敗を期待）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale= 16"), None);
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=16 "), None);

        // 複数の fv_scale がある場合（最初のものが使用される）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=10,fv_scale=20"), Some(10));

        // fv_scale= の後に何もない
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale="), None);

        // 小数点を含む（パース失敗を期待）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale=16.5"), None);

        // プレフィックスが部分一致する場合（マッチしない）
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("my_fv_scale=16"), None);
        assert_eq!(parse_fv_scale_from_arch("fv_scale_v2=16"), None);
    }

    #[test]
    fn test_parse_layer_stack_bucket_mode() {
        assert_eq!(
            parse_layer_stack_bucket_mode("kingrank9"),
            Some(LayerStackBucketMode::KingRank9)
        );
        assert_eq!(parse_layer_stack_bucket_mode("ply9"), Some(LayerStackBucketMode::Ply9));
        assert_eq!(parse_layer_stack_bucket_mode("PLY9"), Some(LayerStackBucketMode::Ply9));
        assert_eq!(
            parse_layer_stack_bucket_mode("progress8"),
            Some(LayerStackBucketMode::Progress8)
        );
        assert_eq!(
            parse_layer_stack_bucket_mode("progress8gikou"),
            Some(LayerStackBucketMode::Progress8Gikou)
        );
        assert_eq!(
            parse_layer_stack_bucket_mode("progress8kpabs"),
            Some(LayerStackBucketMode::Progress8KPAbs)
        );
        assert_eq!(
            parse_layer_stack_bucket_mode(" kingrank9 "),
            Some(LayerStackBucketMode::KingRank9)
        );
        assert_eq!(parse_layer_stack_bucket_mode("unknown"), None);
    }

    #[test]
    fn test_parse_layer_stack_ply_bounds_csv() {
        assert_eq!(
            parse_layer_stack_ply_bounds_csv("30,44,58,72,86,100,116,138").unwrap(),
            [30, 44, 58, 72, 86, 100, 116, 138]
        );
        assert_eq!(
            parse_layer_stack_ply_bounds_csv(" 30, 44, 58, 72, 86, 100, 116, 138 ").unwrap(),
            [30, 44, 58, 72, 86, 100, 116, 138]
        );

        assert!(parse_layer_stack_ply_bounds_csv("30,44,58").is_err());
        assert!(parse_layer_stack_ply_bounds_csv("30,44,58,72,86,100,116,abc").is_err());
    }

    #[test]
    fn test_compute_layer_stack_ply9_bucket_index() {
        let bounds = LAYER_STACK_PLY9_DEFAULT_BOUNDS;
        assert_eq!(compute_layer_stack_ply9_bucket_index(0, bounds), 0);
        assert_eq!(compute_layer_stack_ply9_bucket_index(30, bounds), 0);
        assert_eq!(compute_layer_stack_ply9_bucket_index(31, bounds), 1);
        assert_eq!(compute_layer_stack_ply9_bucket_index(138, bounds), 7);
        assert_eq!(compute_layer_stack_ply9_bucket_index(139, bounds), 8);
        assert_eq!(compute_layer_stack_ply9_bucket_index(400, bounds), 8);
        assert_eq!(compute_layer_stack_ply9_bucket_index(-5, bounds), 0);
    }

    #[test]
    fn test_compute_layer_stack_progress8_bucket_index_range() {
        let mut pos = Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        let coeff = LayerStackProgressCoeff::default();
        let b = compute_layer_stack_progress8_bucket_index(&pos, pos.side_to_move(), coeff);
        assert!(b <= 7, "progress8 bucket must be in 0..=7, got {b}");
    }

    #[test]
    fn test_compute_layer_stack_progress8gikou_bucket_index_range() {
        let mut pos = Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        let coeff = LayerStackProgressCoeffGikouLite::default();
        let b = compute_layer_stack_progress8gikou_bucket_index(&pos, pos.side_to_move(), coeff);
        assert!(b <= 7, "progress8gikou bucket must be in 0..=7, got {b}");
    }

    #[test]
    fn test_compute_layer_stack_progress8kpabs_bucket_index_range() {
        let mut pos = Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        let weights = vec![0.0f32; SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS];
        let b = compute_layer_stack_progress8kpabs_bucket_index(&pos, pos.side_to_move(), &weights);
        assert_eq!(b, 4, "zero-weight progress8kpabs should map to the middle bucket");
    }

    #[test]
    fn test_progress_bucket_thresholds_match_sigmoid() {
        // テーブル引きが元の sigmoid 方式と一致することを確認
        let sigmoid_bucket = |sum: f32| -> usize {
            let p = (1.0 / (1.0 + (-sum).exp())).clamp(0.0, 1.0);
            let raw = (p * SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS as f32).floor() as i32;
            raw.clamp(0, (SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS - 1) as i32) as usize
        };
        let threshold_bucket = |sum: f32| -> usize {
            PROGRESS_BUCKET_THRESHOLDS
                .iter()
                .filter(|&&t| sum >= t)
                .count()
                .min(SHOGI_PROGRESS8_NUM_BUCKETS - 1)
        };

        // 閾値から離れた値では完全一致すべき
        for &sum in &[
            -10.0, -5.0, -3.0, -2.5, -1.5, -0.8, -0.3, 0.0, 0.3, 0.8, 1.5, 2.5, 3.0, 5.0, 10.0,
        ] {
            assert_eq!(sigmoid_bucket(sum), threshold_bucket(sum), "mismatch at sum={sum}");
        }
    }

    #[test]
    fn test_progress8kpabs_diff_update() {
        use crate::types::Move;

        // ランダムな重みを生成（固定シード）
        let mut weights = vec![0.0f32; SHOGI_PROGRESS_KP_ABS_NUM_WEIGHTS];
        let mut rng: u64 = 12345;
        for w in weights.iter_mut() {
            // 簡易 xorshift
            rng ^= rng << 13;
            rng ^= rng >> 7;
            rng ^= rng << 17;
            *w = ((rng as i64 % 1000) as f32) / 1000.0;
        }

        let mut pos = Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        // 初期局面での全駒スキャン sum
        let sum0 = compute_progress8kpabs_sum(&pos, &weights);

        // いくつかの手を実行して差分更新と全計算を比較
        let moves_usi = [
            "7g7f", "3c3d", "2g2f", "8c8d", "2f2e", "8d8e", "6i7h", "4a3b",
        ];
        let mut prev_sum = sum0;

        for &mv_str in &moves_usi {
            let mv = Move::from_usi(mv_str).expect("valid move");
            let gives_check = pos.gives_check(mv);
            let dirty = pos.do_move(mv, gives_check);

            // 全駒スキャンによる正解値
            let expected_sum = compute_progress8kpabs_sum(&pos, &weights);
            let expected_bucket = progress_sum_to_bucket(expected_sum);

            if dirty.king_moved[0] || dirty.king_moved[1] {
                // 玉が動いた場合は差分更新不可（全計算にフォールバック）
                prev_sum = expected_sum;
            } else {
                // 差分更新
                let sq_bk = pos.king_square(Color::Black).index();
                let sq_wk = pos.king_square(Color::White).inverse().index();
                let diff_sum =
                    update_progress8kpabs_sum_diff(prev_sum, &dirty, sq_bk, sq_wk, &weights);
                let diff_bucket = progress_sum_to_bucket(diff_sum);

                assert!(
                    (diff_sum - expected_sum).abs() < 1e-5,
                    "sum mismatch after {mv_str}: diff={diff_sum}, expected={expected_sum}"
                );
                assert_eq!(diff_bucket, expected_bucket, "bucket mismatch after {mv_str}");

                prev_sum = diff_sum;
            }
        }
    }

    /// HalfKP 768x2-16-64 ファイルの読み込みテスト
    ///
    /// nnue-pytorch がハードコードした不正確なヘッダーを持つファイルを
    /// ファイルサイズベースの自動検出で正しく読み込めることを確認する。
    ///
    /// 実行方法:
    /// ```bash
    /// cargo test test_nnue_halfkp_768_auto_detect -- --ignored
    /// ```
    #[test]
    #[ignore]
    fn test_nnue_halfkp_768_auto_detect() {
        // ワークスペースルートからの相対パス
        let workspace_root = std::path::Path::new(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"))
            .parent()
            .and_then(|p| p.parent())
            .expect("Failed to find workspace root");
        let default_path = workspace_root
            .join("eval/halfkp_768x2-16-64_crelu/AobaNNUE_HalfKP_768x2_16_64_FV_SCALE_40.bin");
        let path = std::env::var("NNUE_HALFKP_768_FILE")
            .unwrap_or_else(|_| default_path.display().to_string());

        let network = match NNUENetwork::load(&path) {
            Ok(n) => n,
            Err(e) => {
                eprintln!("Skipping test: {e}");
                return;
            }
        };

        // HalfKP として認識されることを確認
        assert!(network.is_halfkp(), "File should be detected as HalfKP");

        // L1=768 が検出されることを確認
        assert_eq!(network.l1_size(), 768, "L1 should be 768");

        // アーキテクチャ仕様を確認
        let spec = network.architecture_spec();
        assert_eq!(spec.l1, 768, "spec.l1 should be 768");
        assert_eq!(spec.l2, 16, "spec.l2 should be 16");
        assert_eq!(spec.l3, 64, "spec.l3 should be 64");

        eprintln!("Successfully loaded HalfKP 768x2-16-64 network");
        eprintln!("Architecture name: {}", network.architecture_name());

        // HalfKP 用の評価が動作することを確認
        let mut pos = crate::position::Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        // HalfKPStack を作成して評価
        use crate::nnue::halfkp::HalfKPStack;
        let mut stack = HalfKPStack::from_network(match &network {
            NNUENetwork::HalfKP(net) => net,
            _ => unreachable!(),
        });

        network.refresh_accumulator_halfkp(&pos, &mut stack);
        let value = network.evaluate_halfkp(&pos, &stack);

        eprintln!("HalfKP 768 evaluate: {}", value.raw());

        // 評価値が妥当な範囲内
        assert!(value.raw().abs() < 10000, "Evaluation {} is out of expected range", value.raw());
    }

    /// HalfKA_hm 256x2-32-32 ファイルの読み込みテスト
    ///
    /// nnue-pytorch 形式のファイルを FT hash を使って正しく読み込めることを確認する。
    ///
    /// 実行方法:
    /// ```bash
    /// cargo test test_nnue_halfka_hm_256_auto_detect -- --ignored
    /// ```
    #[test]
    #[ignore]
    fn test_nnue_halfka_hm_256_auto_detect() {
        // ワークスペースルートからの相対パス
        let workspace_root = std::path::Path::new(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"))
            .parent()
            .and_then(|p| p.parent())
            .expect("Failed to find workspace root");
        let default_path = workspace_root.join("eval/halfka_hm_256x2-32-32_crelu/v28_epoch65.nnue");
        let path = std::env::var("NNUE_HALFKA_HM_256_FILE")
            .unwrap_or_else(|_| default_path.display().to_string());

        let network = match NNUENetwork::load(&path) {
            Ok(n) => n,
            Err(e) => {
                eprintln!("Skipping test: {e}");
                return;
            }
        };

        // HalfKA_hm として認識されることを確認
        assert!(network.is_halfka_hm(), "File should be detected as HalfKA_hm");

        // L1=256 が検出されることを確認
        assert_eq!(network.l1_size(), 256, "L1 should be 256");

        // アーキテクチャ仕様を確認
        let spec = network.architecture_spec();
        assert_eq!(spec.l1, 256, "spec.l1 should be 256");
        assert_eq!(spec.l2, 32, "spec.l2 should be 32");
        assert_eq!(spec.l3, 32, "spec.l3 should be 32");

        eprintln!("Successfully loaded HalfKA_hm 256x2-32-32 network");
        eprintln!("Architecture name: {}", network.architecture_name());

        // HalfKA_hm 用の評価が動作することを確認
        let mut pos = crate::position::Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        // HalfKA_hmStack を作成して評価
        use crate::nnue::halfka_hm::HalfKA_hmStack;
        let mut stack = HalfKA_hmStack::from_network(match &network {
            NNUENetwork::HalfKA_hm(net) => net,
            _ => unreachable!(),
        });

        network.refresh_accumulator_halfka_hm(&pos, &mut stack);
        let value = network.evaluate_halfka_hm(&pos, &stack);

        eprintln!("HalfKA_hm 256 evaluate: {}", value.raw());

        // 評価値が妥当な範囲内
        assert!(value.raw().abs() < 10000, "Evaluation {} is out of expected range", value.raw());
    }

    /// HalfKA_hm 1024x2-8-96 ファイルの読み込みテスト
    ///
    /// 実行方法:
    /// ```bash
    /// cargo test test_nnue_halfka_hm_1024_auto_detect -- --ignored
    /// ```
    #[test]
    #[ignore]
    fn test_nnue_halfka_hm_1024_auto_detect() {
        // ワークスペースルートからの相対パス
        let workspace_root = std::path::Path::new(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"))
            .parent()
            .and_then(|p| p.parent())
            .expect("Failed to find workspace root");
        let default_path = workspace_root.join("eval/halfka_hm_1024x2-8-96_crelu/epoch20_v2.nnue");
        let path = std::env::var("NNUE_HALFKA_HM_1024_FILE")
            .unwrap_or_else(|_| default_path.display().to_string());

        let network = match NNUENetwork::load(&path) {
            Ok(n) => n,
            Err(e) => {
                eprintln!("Skipping test: {e}");
                return;
            }
        };

        // HalfKA_hm として認識されることを確認
        assert!(network.is_halfka_hm(), "File should be detected as HalfKA_hm");

        // L1=1024 が検出されることを確認
        assert_eq!(network.l1_size(), 1024, "L1 should be 1024");

        // アーキテクチャ仕様を確認
        let spec = network.architecture_spec();
        assert_eq!(spec.l1, 1024, "spec.l1 should be 1024");
        assert_eq!(spec.l2, 8, "spec.l2 should be 8");
        assert_eq!(spec.l3, 96, "spec.l3 should be 96");

        eprintln!("Successfully loaded HalfKA_hm 1024x2-8-96 network");
        eprintln!("Architecture name: {}", network.architecture_name());

        // HalfKA_hm 用の評価が動作することを確認
        let mut pos = crate::position::Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        // HalfKA_hmStack を作成して評価
        use crate::nnue::halfka_hm::HalfKA_hmStack;
        let mut stack = HalfKA_hmStack::from_network(match &network {
            NNUENetwork::HalfKA_hm(net) => net,
            _ => unreachable!(),
        });

        network.refresh_accumulator_halfka_hm(&pos, &mut stack);
        let value = network.evaluate_halfka_hm(&pos, &stack);

        eprintln!("HalfKA_hm 1024 evaluate: {}", value.raw());

        // 評価値が妥当な範囲内
        assert!(value.raw().abs() < 10000, "Evaluation {} is out of expected range", value.raw());
    }

    /// HalfKP 256x2-32-32 ファイル (suisho5.bin) の読み込みテスト
    ///
    /// ファイルサイズベースの検出で正しく読み込めることを確認する。
    ///
    /// 実行方法:
    /// ```bash
    /// cargo test test_nnue_halfkp_256_suisho5 -- --ignored
    /// ```
    #[test]
    #[ignore]
    fn test_nnue_halfkp_256_suisho5() {
        // ワークスペースルートからの相対パス
        let workspace_root = std::path::Path::new(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"))
            .parent()
            .and_then(|p| p.parent())
            .expect("Failed to find workspace root");
        let default_path = workspace_root.join("eval/halfkp_256x2-32-32_crelu/suisho5.bin");
        let path = std::env::var("NNUE_HALFKP_256_FILE")
            .unwrap_or_else(|_| default_path.display().to_string());

        let network = match NNUENetwork::load(&path) {
            Ok(n) => n,
            Err(e) => {
                eprintln!("Skipping test: {e}");
                return;
            }
        };

        // HalfKP として認識されることを確認
        assert!(network.is_halfkp(), "File should be detected as HalfKP");

        // L1=256 が検出されることを確認
        assert_eq!(network.l1_size(), 256, "L1 should be 256");

        // アーキテクチャ仕様を確認
        let spec = network.architecture_spec();
        assert_eq!(spec.l1, 256, "spec.l1 should be 256");
        assert_eq!(spec.l2, 32, "spec.l2 should be 32");
        assert_eq!(spec.l3, 32, "spec.l3 should be 32");

        eprintln!("Successfully loaded HalfKP 256x2-32-32 network (suisho5)");
        eprintln!("Architecture name: {}", network.architecture_name());

        // HalfKP 用の評価が動作することを確認
        let mut pos = crate::position::Position::new();
        pos.set_sfen(SFEN_HIRATE).unwrap();

        // HalfKPStack を作成して評価
        use crate::nnue::halfkp::HalfKPStack;
        let mut stack = HalfKPStack::from_network(match &network {
            NNUENetwork::HalfKP(net) => net,
            _ => unreachable!(),
        });

        network.refresh_accumulator_halfkp(&pos, &mut stack);
        let value = network.evaluate_halfkp(&pos, &stack);

        eprintln!("HalfKP 256 evaluate: {}", value.raw());

        // 評価値が妥当な範囲内
        assert!(value.raw().abs() < 10000, "Evaluation {} is out of expected range", value.raw());
    }
}