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简谈一个数学人对德扑AI和GTO的思考
1、而用GTO策略，很可能因一手牌的翻前全下（如QQ对AK）而大幅降低夺冠成功率。现金局的研究则比比赛少了一个维度（即出局后的重新开始），因此可以从现金局起步进行策略研究。AI策略的动态调整可能性：对于现金局，AI和AI对战采用的以盈利为目标的终极策略是否存在，以及是否为GTO，目前尚不确定。
2、“无情AI”模式：完全基于数学结构决策，忽略对手心理波动。例如，河牌圈中等牌力时，GTO可能要求“70%下注诈唬、30%过牌”，长期执行可抵消对手的读牌优势。AI如何颠覆GTO学习：从“玄学”到“傻瓜模式”传统GTO学习依赖职业玩家的数学模型和解算软件，普通玩家难以掌握。
3、谬论一：世界上最优秀的牌手目前在使用GTO策略 真相：无限德扑的GTO策略尚未被完全破解，目前无人（包括电脑）能完全掌握。虽然单挑限注德扑等较简单的游戏已解决，但无限德扑的复杂性使其策略仍存在未知领域。补充说明：GTO已成为“最佳”的代名词，甚至被滥用至非扑克场景。
冷扑大师AI简史:你用德扑来游戏,人家用来发Science
人类与AI的关系：在围棋与德扑领域，人类已全面落后于AI。未来开发者需拥抱AI，而非排斥，云计算将使AI能力如水电般普及。总结：冷扑大师（Libratus）通过纳什均衡理论、CFR算法与残局求解技术的结合，实现了不完美信息博弈的突破。其胜利不仅标志着AI在复杂决策领域的进步，更预示了云计算与AI服务化对行业生态的重塑。
今天中午，德州扑克领域的人机大战落下了帷幕，人工智能选手冷扑大师以完胜的姿态击败了中国龙之队。这一结果不仅标志着人工智能在非对称信息比赛中取得了又一场重大胜利，更深刻地揭示了人工智能力量的进化速度之惊人。
技巧三：AI教我们的三个高阶思维 作为冷扑大师引入中国的关键人物，李开复从AI战胜人类的案例中提炼出以下颠覆性策略：扩大下注范围——打破“合理”边界：冷扑大师常以非常规下注量打乱人类节奏。李开复建议玩家更大胆地扩大下注范围，让对手无法通过下注量反推牌力。
尽管在围棋和德扑比赛中，人工智能已经展现出强大的实力，如创新工场组织的德扑比赛中，AI冷扑大师完胜人类，但李开复对此持有清醒的认识。他认为，AI在这些领域取得的胜利并不能代表它在情感和理解复杂情境上的优势，因为AI缺乏常识、跨领域思考能力，以及真实情绪的表达。
浅谈德州扑克AI核心算法:CFR
在AlphaGo战胜柯洁的同一年，德扑AI DeepStack和Libratus先后在“一对一无限注德州扑克”中击败了职业扑克玩家，实现了不完全信息博弈的突破，而它们所采用的核心算法就是Counterfactual Regret Minimization（CFR）。
在CFR算法中，智能体根据当前的策略选择动作，并通过博弈树来模拟可能的博弈过程。算法的核心在于计算每个动作的反事实效用，即如果该动作被选择，将会带来的期望收益。通过迭代更新后悔值和策略，CFR算法逐渐收敛到最优策略。
德州扑克AI在十年间实现了从被人类压制到全面超越的进化，其技术突破集中在算法优化、动态决策和算力提升三个维度。2007-2009：算法革命奠定基础《反事实遗憾最小化》（CFR）算法的突破：阿尔伯塔大学团队提出的CFR算法将决策空间从10^160维压缩至10^7维，相当于将太平洋的水量装入游泳池。
AlphaHoldem的核心技术包括CFR+算法内核、蒙特卡洛树搜索优化和动态范围平衡系统。CFR+算法内核：采用反事实遗憾最小化（Counterfactual Regret Minimization）算法，通过虚拟对局不断修正策略，使AI能在不完全信息下找到近似最优解。
不完美信息博弈（如德州扑克）：玩家仅知部分信息，需通过概率推断与策略优化求解。人类与AI的关系：在围棋与德扑领域，人类已全面落后于AI。未来开发者需拥抱AI，而非排斥，云计算将使AI能力如水电般普及。
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