Torrent Gear

Როგორ აანალიზებს AI ტოპ მოთამაშეთა სტრატეგიებს

1) მონაცემები: საიდანაც „აგროვებენ“ სტრატეგიას

წყაროები

Hand histories/განაწილება: მოქმედებები, საიზინგოები, პოზიციები, მინა, SPR, ოფლი, ბორდელები.

ვიდეო და ოვერლეი: OCR განაკვეთები/ბალანსი, ASR მეტყველებისთვის (კომენტარები, ტაიმინგი).

ველის კონტექსტი: 3 ბეტის/მოწინააღმდეგის კოლების სიხშირე, ტაიმინგი, მანძილი, გადახდის სტრუქტურა (ICM).

მეტამონაცემები: ფორმატი (ქეში/ტურნირები), ეტაპი, ბლინები, ანტე, მაგიდის/ლიმიტის წესები.

გაწმენდა და დამოწმება

დედუპლიკაცია, საიზინგის ნორმალიზაცია (bb,% ოფლი), დროის სინქრონიზაცია, ანომალიების/კოლუზიის მოწყვეტა.

ანონიმიზაცია: პერსონალური მონაცემების წაშლა, საიტების წესების დაცვა.

2) სტანდარტი: GTO და მარილები, როგორც „ხაზი“

Salvers/CFR: ისინი აშენებენ სავარაუდო წონასწორობის სტრატეგიას (mix სიხშირე), ითვლება, რომ exploity და regret.

აბსტრაქციები: ბარდის კლასები, ბეტ ხეები, საიზინგის შეკუმშვა ისე, რომ პრობლემა მოგვარდეს.

შედარება: ტოპ მოთამაშე = GTO ± გადახრები. სადაც დადებითი გარემო, საუკეთესოები შეგნებულად ტოვებენ „სუფთა თეორიას“ ველის წინააღმდეგ ექსპლოატაციაში.

დასკვნა: AI ადარებს გადაწყვეტილებების რეალურ ხაზებს წონასწორობასთან და აღნიშნავს „სისტემურ“ განსხვავებებს - ჩვეულებრივ, ოსტატობაა.

3) როგორ „ხვდება“ AI გეგმის შესახებ: სამი მიდგომა

1. Imitation Learning (ქცევითი კლონი)

მოდელი სწავლობს მაგიდის მდგომარეობაში ტოპ მოთამაშის არჩევანის გამეორებას. მეტრიკა: accuracy მოქმედების კლასებში, MAE საიზოლაციო, ალბათობის კალიბრაცია.

2. Inverse Reinforcement Learning (IRL)

ქმედებების კოპირების ნაცვლად, ჩვენ აღვადგენთ ღირებულების ფუნქციას: რასაც მოთამაშე მაქსიმუმს აკეთებს (EV, რისკის სიჩქარე, ICM გამორთვა, დიაპაზონზე წნევა). შედეგი არის „ჯილდოს“ წონის რუკა სხვადასხვა სიტუაციაში.

3. Bayesian Opponent Modeling / Contextual Bandits

მოდელი თვლის, რომ ტოპ მოთამაშე ცვლის პოლიტიკას მოწინააღმდეგისა და ეტაპის ქვეშ. გამოდის პროფილი: ძაფის საწინააღმდეგოდ - ერთი, აგროს წინააღმდეგ - სხვა; ბებიაზე - მესამე.

4) ახსნა - განმარტება: რატომ არის სწორი

SHAP/IG ფირფიტისა და სატრანსფორმატორო მოდელებისთვის: ნიშნის წვლილი (პოზიცია, SPR, წოდება/სარჩელი, ფოლადის ურთიერთობები) კონკრეტულ ქოლ/ბეტში.

Attention მატრიცები: რომ მოდელი „უყურებდა“ ხაზების შეკრებისას; სასარგებლოა რამდენიმე ქუჩასთან საუბარში.

Counterfactuals: „რა, თუ“ - ჩვენ ვცვლით საიზოლაციო/პოზიციას/ტაიმინგს და ვუყურებთ პროგნოზს.

Calibrated uncertainty: ჩვენ ვწყვეტთ „თავდაჯერებულ სისულელეებს“ - სადაც რამდენიმე მონაცემია, მოდელი გულწრფელად აყენებს გაურკვევლობის დროშას.

5) პატერნები, რომლებსაც AI განასხვავებს ზედა ნაწილში (პოკერი)

Saising, როგორც განზრახვის ენა: მოყვარულთა ნაკლები დათმობა; თავები მოქნილად ასხივებენ ბარდის სტრუქტურის მიხედვით ოფლის 25/33/50/75/125% -ს.

მიზნობრივი გადახრები GTO- სგან: უფრო აგრესიული c-bet დაბალი კოორდინირებული ბორბლებზე პასიური ველის წინააღმდეგ; ფართო 3-ბეტა ლუდის ბლინების წინააღმდეგ.

ICM დისციპლინა: babble/finals- ზე, საუკეთესოები ახდენენ ზოლების სპოტებს და აგრესიას ანაწილებენ „დაძაბულ“ ხაზებში.

დრო და ტემპი: გადაწყვეტილების სტაბილური ინტერვალები „მარტივი“ სპოტებში და განზრახ პაუზები კვანძოვან ადგილებში - კონტროლის მარკერები, არა რანგი.

6) კეისი პოკერის გარეთ

ფსონები სპორტზე

ფიჩი: დროულად ბაზრის ხაზები, ლიკვიდობა, ზღვარი, ინ-თამაშის მოვლენები.

მოდელები: გამომწვევი (uplift) - მოთამაშის „უნარი“ განცალკევდეს „იღბალი“ და ხაზის დრიფტი; ბანდიტები - როდის „რამდენი“ და „როდის“ დააყენეთ ნაკლები/საერთოდ არ დააყენოთ.

დასკვნა: AI იდენტიფიცირებს რისკის მენეჯმენტს და არა „საიდუმლო სიგნალებს“: საუკეთესოები ჩერდებიან დისპერსიის ზრდის დროს და არ „დაიჭირეს“.

მსუბუქი თამაშები/ბლექჯეკი

AI აფასებს დისციპლინას და გადახრებს, და არა „კითხვას“: საბაზო სტრატეგიის მკაფიო დაცვა, სწორი გადახრები (მაგიდის წესების მიხედვით), ბეტა კონტროლი დაძლევის დროს.

ცრემლები

მხოლოდ ქცევის და შინაარსის ანალიზი: „მწვერვალების“ სიხშირე, „მშრალი“ ფანჯრების ხანგრძლივობა, SSL/SW/პაუზის დაცვა. AI- ს არ შეუძლია „გაზარდოს შანსი“ RNG თამაშებში; მას შეუძლია მხოლოდ შეამციროს ქცევითი შეცდომები და დაეხმაროს კლიპების დამონტაჟებას.

7) ანალიზის ხარისხის მეტრიკა

Exploroity/Avg Regret (vs GTO) - რამდენად დაუცველია სტრატეგია.

C EV: ტოპ მოთამაშის EV ხაზის ზრდა/დაკარგვა სტანდარტთან შედარებით, ველის კონტექსტში.

Precision @ TopK spots: ვაღიარებთ თუ არა ყველაზე ძვირადღირებულ გადაწყვეტილებებს.

კალიბრია: პროგნოზირებული ალბათობები შეესაბამება სიხშირეს.

Risk & Discipline: დაცული SSL/SW- ის წილი, ბანკში საშუალო/მწვერვალი, tilt change წერტილი.

8) მინი თამაში გუნდისთვის (კოდის გარეშე)

1. შეკრება: hands/ვიდეო - პარსინგი და დროის კოდების სინქრონიზაცია.

2. ნორმალიზაცია: ფიჩები (პოზიცია, SPR, ბარდის ტექსტურა, მინა), ჭდეები (ეტაპი, ICM).

3. სტანდარტი: ძირითადი სპოტების განლაგება მარილის საშუალებით - GTO სიხშირის ბაზა.

4. ტრენინგი: იმიტაცია (ზედა ხაზები) + IRL (ღირებულებები) + მოწინააღმდეგეების ბაიესი მოდელი.

5. ვალიდაცია: ახალი ეპიზოდების/მეტოქეების holdout; კალიბრაციის შემოწმება.

6. მოხსენებები: სპოტები უმსხვილესი CEV- ით, „წითელი“ გადახრები, შემოთავაზებული მიქსები და საიზინგოები, კლიპები ახსნა-განმარტებებით.

9) ახსნილი ცნობები: როგორ გამოიყურება ეს ადამიანისთვის

Spot ბარათი: "BTN vs BB, SPR 3, დაფა T73; ტოპ მოთამაშე: bet 33%; GTO mix: 33%(60%)/check(40%); ΔEV +0. 12 bb vs ველი; რატომ: BB overfolds ამ ტექსტურებში."

მიქსების გრაფიკი: სად უნდა გაზარდოთ 3-ბეტი/ჩეკის ფრენა, სადაც შეამციროთ ბარელი.

ICM რუქა: ის სფეროები, რომლებშიც თქვენ უნდა გადაიტანოთ ზოლები და გადაიტანოთ წნევა ჭრილში.

რისკები/დისციპლინა: „სხდომის ორი შეცვლის წერტილი, დაგეგმილი საიზოლაციო × 1.7 ჭარბი რაოდენობა - შეცვალეთ მწვერვალების წესი“.

10) ეთიკა და წითელი ხაზები

გეო/KYC/VPN ან საიტების წესების გვერდის ავლით არანაირი რჩევა არ არსებობს.

არ არსებობს „მოგების გარანტიები“, „სიგნალები“ და „ხრახნები“.

სლოტებში - RNG- ზე გავლენის ილუზიის აკრძალვა: მხოლოდ ქცევის და პასუხისმგებლობის ანალიზი.

კონფიდენციალურობა: ანონიმიზაცია, მონაცემების მინიმიზაცია, პოლიტიკის შენახვა.

11) სწრაფი შაბლონები პრაქტიკისთვის

შაბლონი „პრო მოთამაშის სესიის შედეგები“ (1 გვერდი)

ტოპ 5 stot on DEV; სადაც GTO- სგან გადახრები არსებითად დადებითია.

ტოპ 3 დაუცველობა: ზედმეტი ბარელი, ვიწრო ზოლები, ნეო-3 ბეტა.

დისციპლინა: SSL/SW დაცვა, მწვერვალი, შესვენება.

გეგმა: 2 სავარჯიშო ბორბლებზე დაბალი კოორდინირებული, 1 - ICM ბებიაზე.

კლიპის ანალიზის შაბლონი (60-90 წ)

კონტექსტი

12) ბრძანების ტიპიური შეცდომები

დაბნეული „კოპირება“ და „გაგება“: IRL- ის და ახსნა-განმარტების გარეშე, კლონები მიიღება გეგმის გარეშე.

ველი არ არის შეფასებული: დადებითი სტრატეგია GTO, მაგრამ მოწინააღმდეგეების კონკრეტული სიხშირეების მინუს vs.

ისინი უგულებელყოფენ დისპერსიას: დასკვნები მცირე ნიმუშზე ყალბია. ჩვენ გვჭირდება ნდობის ინტერვალები და გულწრფელი გაურკვევლობა.

„შოუს“ ფოკუსირება რისკის ნაცვლად: ანალიზი SSL/SW დაყოფის გარეშე - ბილიკი.

AI „აცნობიერებს“ ტოპ მოთამაშეთა სტრატეგიებს, ადარებს მათ ხაზებს ველის თეორიასა და კონტექსტთან, აღადგენს ფარული გადაწყვეტილებების მიზნებს და განმარტავს რა გადახრები აკეთებს ფულს და რა სახის დაუცველობას ავლენს. აქ მნიშვნელობა არ არის მითში „მანქანა ასწავლის ყველას ცემა“, არამედ სიცხადით: სად არის თქვენი გეგმა ძლიერი, სადაც ხვრელია და, როგორც დისციპლინა, ამცირებს რისკს. რაც უფრო გამჭვირვალეა მეტრიკა, მით უფრო იზრდება სტრატეგია - და უფრო დიდხანს დარჩებით თამაშში.