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토렌트 기어
AI가 최고의 플레이어 전략을 세분화하는
1) 데이터: 전략이 "수집 된"
출처
손 기록/분포: 동작, 사이징, 위치, 스택, SPR, 땀의 확률, 보드.
비디오 및 오버레이: 베팅/밸런스 용 OCR, 스피치 용 ASR (댓글, 타이밍).
필드 컨텍스트: 상대 3 박쥐/콜 주파수, 타이밍, 거리, 지불 구조 (ICM).
메타 데이터: 형식 (캐시/토너먼트), 스테이지, 블라인드, 앤티, 테이블 규칙/제한.
청소 및 검증
중복 제거, 크기의 정규화 (bb,% 땀에서), 시간 동기화, 이상/충돌 선별.
익명 화: 개인 데이터 삭제, 사이트 규칙 준수.
2) 벤치 마크: "통치자" 로서의 GTO와 솔버
Solvers/CFR: 대략적인 평형 전략 (주파수 혼합) 을 구축하고 악용 성과 후회를 고려하십시오.
추상화: 문제를 해결할 수 있도록 보드 클래스, 박쥐 나무, 크기 압축.
비교: 최고 플레이어 = GTO λ편차. 플러스 환경이있는 경우, 의도적으로 "순수 이론" 에서 현장에 대한 악용으로 이동하는 것이 가장 좋습니다.
결론: AI는 실제 의사 결정 라인을 평형 의사 결정 라인과 비교하고 "체계적인" 차이점에 주목합니다. 일반적으로 기술이 있습니다.
3) AI가 디자인에서 '추측' 하는 방법: 세 가지 접근 방식
1. 모방 학습 (행동 클론)
이 모델은 테이블 상태에 따라 최고 플레이어의 선택을 반복하는 법을 배웁니다. 측정 항목: 액션 클래스 별 정확도, 크기별 MAE, 확률 보정.
2. 역 강화 학습 (IRL)
동작을 복사하는 대신 가치 함수를 복원합니다. 플레이어가 최대화하는 것 (EV, 위험률, ICM 형평성, 범위 압력). 결과는 다른 상황에서 "보상" 스케일 맵입니다.
3. 베이지안 상대 모델링/상황 도적
이 모델은 최고의 플레이어가 상대방과 무대에 대한 정책을 바꾸고 있다고 생각합니다. 프로필이 나옵니다. 스레드-한 가지, 농업-다른 것; 거품에-세 번째.
4) 설명 가능성: 결정이 "올바른" 이유
테이블 및 변압기 모델을위한 CHAP/IG: 특정 통화/베팅에 대한 특성 (위치, SPR, 순위/정장, 스택 관계) 의 기여.
주의 행렬: 선을 수집 할 때 모델이 "보았던"; 멀티 스트리트 배포에 유용합니다.
상반신: "What if" -크기/위치/타이밍을 변경하고 예측이 전개 될 때보십시오.
교정 된 불확실성: 우리는 "자신감없는 넌센스" 를 차단했습니다. 데이터가 거의없는 경우 모델은 정직하게 불확실성의 깃발을 올립니다.
5) AI가 상단에서 강조하는 패턴 (포커)
의도의 언어로 사이징: 아마추어들 사이의 더 적은 분할; 상단은 보드 구조에 따라 25/33/50/75/125% 땀을 유연하게 혼합합니다.
GTO와의 의도적 인 편차: 수동 필드에 대한 저 조정 보드의 c-bet보다 더 공격적입니다. 느슨한 블라인드에 대한 더 넓은 3 베타.
ICM 분야: 버블/파이널에서 콜의 자리를 가장 잘 짜내고 침략을 "파쇄" 라인으로 재분배하십시오.
타이밍 및 페이스: "간단한" 지점에서의 안정적인 결정 간격과 노드 장소에서의 의도적 인 일시 정지-무작위가 아닌 제어 마커.
6) 포커 외부 사례
스포츠 베팅
특징: 시간의 시장 라인, 유동성, 마진, 게임 내 이벤트.
모델: 인과 (향상) - 플레이어의 "기술" 을 "행운" 및 라인 드리프트와 분리합니다. 산적-" 얼마나 "그리고" 언제 "전혀 넣지 않거나 적게 넣을 때.
결론: AI는 "비밀 신호" 가 아닌 위험 관리를 보여줍니다. 차이가 커지고 "따라 잡지" 않는 가장 좋은 정지.
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AI는 "읽기" 가 아닌 규율 및 편차를 평가합니다. 기본 전략에 대한 엄격한 준수, 정확한 편차 (표의 규칙에 따라), 다운 스트라이크시 베타 제어.
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동작 및 내용 분석: "피크" 의 빈도, "건조한" 창의 지속 시간, SS/SW/일시 정지. AI는 RNG 게임에서 "기회를 높일" 수 없습니다. 행동 오류 만 줄이고 클립 편집에만 도움이 될 수 있습니다.
7) 분석 품질 지표
악용 성/Avg 후회 (vs GTO) -전략이 얼마나 취약합니까?
상위 EV: 필드의 맥락에서 표준에 대한 최고 플레이어의 EV 라인의 이득/손실.
Precision @ TopK spots: 가장 비싼 솔루션을 인식합니까?
교정: 예측 된 확률은 주파수에 해당합니다.
위험 및 징계: SS/SW 준수율, 평균/피크 은행 금리, 변경 점 기울기.
8) 명령을위한 미니 파이프 라인 (코드 없음)
1. 수집: 손/비디오 → 시간 코드의 구문 분석 → 동기화.
2. 정규화: 기능 (위치, SPR, 보드 텍스처, 스택), 태그 (단계, ICM).
3. 표준: 키 스팟은 솔버 → GTO 주파수베이스를 통과합니다.
4. 훈련: 모방 (최상위 라인) + IRL (값) + 상대방의 베이 모델.
5. 검증: 새로운 시리즈/라이벌의 보류; 교정 점검.
6. 보고서: "빨간색" 편차가 가장 높은 지점, 제안 된 믹스 및 사이징, 설명이있는 클립.
9) 설명 가능한 보고서: 사람의 모습
스팟 카드: "BTN vs BB, SPR 3, 보드 T73; 최고 선수: 베팅 33%; GTO 믹스: 33% (60% )/확인 (40%); ΛEV + 0. 12 bb vs 필드; 이유: 이 질감에서 BB가 겹칩니다. "
믹스 차트: 3 베팅/체크 업을 늘리는 곳, 배럴을 자르는 곳.
ICM 맵: 통화를 짜고 압력을 인상으로 전환하는 영역
위험/훈련: "세션 당 2 개의 변경 포인트 기울기로 계획된 크기 × 1을 초과합니다. 7-피크 규칙을 조정하십시오. "
10) 윤리와 빨간 선
지리/KYC/VPN 또는 사이트 규칙을 우회하라는 조언이 없습니다.
"승리 보증", "신호" 및 "비틀기" 가 없습니다.
슬롯에서-RNG에 대한 영향의 환상에 대한 금지: 행동과 책임에 대한 분석 만.
개인 정보 보호: 익명화, 데이터 최소화, 정책 저장.
11) 빠른 연습 템플릿
프로 플레이어 세션 요약 템플릿 (1 페이지)
EV λ에 의한 상위 5 개 지점; 여기서 GTO와의 편차는 의미있게 긍정적입니다.
상위 3 가지 취약점 (익스플로잇티브리티): 과도한 배럴, 좁은 통화, 3 세 미만 베타.
징계: SL/SW 준수, 최고 속도, 중단.
계획: 조정이 낮은 보드에서 2 회, 버블에서 1-ICM.
"클립 파싱" 패턴 (60-90 초)
상황 (위치/스택/SPR) → 상단이 한 일 → 솔버가 말한 것 → 왜이 상대에 대한 편차가 참인지 → 그 자리가 가르치는 것.
12) 전형적인 명령 오류
그들은 "복사" 와 "이해" 를 혼동합니다. IRL과 설명 할 수 없으면 의도가없는 클론을 얻습니다.
필드를 과소 평가하십시오: 전략은 플러스 대 GTO이지만 상대방의 마이너스 대 특정 주파수입니다.
분산 무시: 작은 샘플의 결론은 거짓입니다. 우리는 자신감 간격과 정직한 불확실성이 필요합니다.
위험 대신 "표시" 에 중점을 둡니다: SS/SW 파티션이없는 분석-기울기 경로.
AI는 최고 플레이어의 전략을 "분석" 하고, 선을 필드의 이론 및 맥락과 비교하고, 숨겨진 의사 결정 목표를 복원하고, 어떤 편차가 돈을 벌고 어떤 취약점을 드러내는지 설명합니다. 여기서 가치는 "자동차가 당신에게 모든 사람을 이길 수 있도록 가르 칠 것" 이라는 신화가 아니라 명확하게 계획이 강한 곳, 계획이 새는 곳, 징계가 위험을 줄이는 방법입니다. 메트릭이 투명할수록 전략이 더 성숙해지고 게임에 더 오래 머무를 수 있습니다.