Bieg torrent

Jak AI rozbija strategie top player

1) Dane: z których „zebrano” strategię

Źródła

Historie/dystrybucje rąk: akcje, rozmiary, pozycje, stosy, SPR, kursy potu, tablice.

Wideo i nakładki: OCR dla zakładów/salda, ASR dla mowy (komentarze, czas).

Kontekst pola: przeciwnik 3-bat/częstotliwości wywołania, terminy, odległości, struktura wypłat (ICM).

Metadane: format (cache/turnieje), etap, rolety, ante, zasady/limity tabeli.

Czyszczenie i walidacja

Deduplikacja, normalizacja wielkości (w bb,% pot), synchronizacja czasu, badanie przesiewowe anomalii/kolizji.

Anonimizacja: usunięcie danych osobowych, przestrzeganie zasad witryny.

2) Punkt odniesienia: GTO i rozpuszczalniki jako „władca”

Rozpuszczalniki/WSO: zbudować przybliżoną strategię równowagi (połączenie częstotliwości), rozważyć eksploatacyjność i ubolewanie.

Abstrakcje: klasy desek, drzewa nietoperzy, kompresja rozmiaru tak, że problem jest rozpuszczalny.

Porównanie: top player = odchylenia GTO ±. Gdzie jest środowisko plus, najlepiej celowo odejść od „czystej teorii” w exploit przeciwko polu.

Wniosek: AI porównuje rzeczywiste linie decyzyjne z tymi z równowagi i zauważa różnice „systemowe” - zazwyczaj leży umiejętność.

3) Jak AI „zgaduje” w projektowaniu: Trzy podejścia

1. Uczenie się imitacji (klon behawioralny)

Model uczy się powtarzać wybór najlepszego gracza w zależności od stanu tabeli. Mierniki: dokładność według klasy działania, MAE przez rozmiar, kalibracja prawdopodobieństwa.

2. Inverse Reinforcement Learning (IRL)

Zamiast kopiowania akcji przywracamy funkcję wartości: to, co gracz maksymalizuje (XT, stopa ryzyka, ICM-equity, presja na zakresy). Rezultatem jest „nagroda” mapa skali w różnych sytuacjach.

3. Bajesowskie modelowanie przeciwnika/bandytów kontekstowych

Model uważa, że najlepszy gracz zmienia zasady dla przeciwnika i sceny. Wychodzi profil: przeciwko nici - jedna rzecz, przeciwko agro - druga; na bańce - trzeci.

4) Wyjaśnienie: dlaczego decyzja jest „prawidłowa”

SHAP/IG dla modeli stołu i transformatora: wkład charakterystyki (pozycja, SPR, szeregi/kombinacje, relacje stosu) do konkretnego wywołania/zakładu.

Matryce uwagi: na co model „patrzył” podczas zbierania linii; przydatne w dystrybucjach wielonarodowych.

Counterfactuals: „what if” - zmień rozmiar/położenie/czas i spojrzeć, kiedy rozwija się prognoza.

Kalibrowana niepewność: odcięliśmy „pewną siebie bzdurę” - gdzie jest mało danych, model uczciwie podnosi flagę niepewności.

5) Wzory, które AI podkreśla na szczycie (poker)

Wymiary jako język intencji: mniej rozdźwięków wśród amatorów; wierzchołki elastycznie wymieszać 25/33/50/75/125% pot wzdłuż struktury płyty.

Celowe odchylenia od GTO: bardziej agresywne niż zakłady na nisko skoordynowanych tablicach na polu pasywnym; szersze 3-beta na luźne rolety.

Dyscyplina ICM: na pęcherzykach/finałach najlepiej wycisnąć plamy wywołania i redystrybuować agresję do linii „miażdżących”.

Czas i tempo: stabilne przedziały decyzyjne w „prostych” miejscach i celowe przerwy w miejscach węzłowych - markery kontrolne, a nie losowe.

6) Przypadki poza pokerem

Zakłady sportowe

Cechy: linie rynkowe w czasie, płynność, marża, wydarzenia w grze.

Modele: przyczynowy (uplift) - oddzielenie „umiejętności” gracza od „szczęścia” i dryfu linii; bandyci - kiedy „ile” i „kiedy” umieścić mniej/wcale.

Wniosek: AI ujawnia zarządzanie ryzykiem, a nie „tajne sygnały”: najlepszy stop, gdy wariancja rośnie i nie „nadrobić zaległości”.

Gry na żywo/blackjack

AI ocenia dyscyplinę i odchylenia, a nie „czytanie”: ścisłe przestrzeganie podstawowej strategii, poprawne odchylenia (zgodnie z zasadami tabeli), kontrolę beta w downstike.

Szczeliny

Tylko analiza zachowania i zawartości: częstotliwość „szczytów”, czas trwania „suchych” okien, zgodność z SSL/SW/pauzy. AI nie może „zwiększyć szansę” w grach RNG; może tylko zmniejszyć błędy behawioralne i pomóc w edycji klipów.

7) Metryki jakości parsowania

Eksploatacyjność/Avg Regret (vs GTO) - jak wrażliwa jest strategia.

W stosunku do standardu w kontekście pola.

Precyzyjne spoty @ TopK: czy rozpoznajemy najdroższe rozwiązania.

Kalibracja: przewidywane prawdopodobieństwa odpowiadają częstotliwościom.

Ryzyko i dyscyplina: wskaźnik zgodności SSL/SW, średnia/szczytowa stopa bankowa, przechylenie punktu zmiany.

8) Mini-rurociąg do dowodzenia (brak kodu)

1. Kolekcja: ręce/wideo → parsing → synchronizacja timecodes.

2. Normalizacja: funkcje (pozycja, SPR, faktura płyty, stosy), tagi (etap, ICM).

3. Standard: key spot run through the solver → the GTO frequency base.

4. Szkolenie: imitacja (górne linie) + IRL (wartości) + bayes model przeciwników.

5. Walidacja: holdout z nowych serii/rywali; sprawdzenie kalibracji.

6. Raporty: spoty z najwyższymi odchyleniami, „czerwonymi”, proponowane mieszanki i rozmiary, klipy z wyjaśnieniami.

9) Możliwe do wyjaśnienia raporty: jak to wygląda dla osoby

Karta punktowa: "BTN vs BB, SPR 3, board T73; top player: bet 33%; Mieszanka GTO: 33% (60% )/kontrola (40%); ΔEV + 0. 12 bb vs pole; dlaczego: BB overfolds w tych teksturach"

Wykres mieszania: gdzie zwiększyć 3-zakład/check-raise, gdzie wyciąć beczkę.

Mapa ICM: Obszary do ściskania połączeń i przesunięcia ciśnienia w podnoszenie

Ryzyko/dyscyplina: "dwa przechylenia w punkcie zmiany na sesję, przekraczające planowane rozmiary × 1. 7 - dostosować regułę szczytową"

10) Etyka i czerwone linie

Brak porad, aby ominąć geo/KYC/VPN lub zasady strony.

Brak „gwarancji wygranej”, „sygnałów” i „skrętów”.

W szczelinach - zakaz iluzji wpływu na RNG: tylko analiza zachowania i odpowiedzialności.

Prywatność: anonimizacja, minimalizacja danych, przechowywanie zasad.

11) Szybkie szablony ćwiczeń

Szablon podsumowania sesji Pro Player (1 strona)

Top 5 spotów przez XT, gdzie odchylenia od GTO są znacząco dodatnie.

Top 3 luki (eksploatacyjność): nadmierna beczka, wąskie połączenia, poniżej-3-beta.

Dyscyplina: zgodność SSL/SW, wskaźnik szczytu, przerwy.

Plan: 2 ćwiczenia na deskach o niskiej koordynacji, 1 - ICM na bańce.

Wzór „Clip parsing” (60-90 sekund)

Kontekst (pozycje/stosy/SPR) → Co góra zrobiła → Co powiedział solver → Dlaczego odchylenie jest prawdziwe wobec tego przeciwnika → Czego uczy spot.

12) Typowe błędy polecenia

Mylą one „kopiowanie” i „zrozumienie”: bez IRL i możliwości wyjaśnienia uzyskuje się klony bez zamiaru.

Nie doceniam dziedziny: strategia jest plus vs GTO, ale minus vs specyficzne częstotliwości przeciwników.

Ignoruj wariancję: wnioski na małej próbce są fałszywe. Potrzebujemy przedziałów zaufania i uczciwej niepewności.

Skup się na „pokaż” zamiast ryzyka: analiza bez partycji SSL/SW - ścieżka do przechylenia.

AI „analizuje” strategie najlepszych graczy, porównując ich linie z teorią i kontekstem pola, przywracając ukryte cele decyzji i wyjaśniając, które odchylenia zarabiają i które ujawniają słabości. Wartość tutaj nie jest w micie „samochód nauczy cię pokonać wszystkich”, ale w jasności: gdzie twój plan jest silny, gdzie jest przeciekający i jak dyscyplina zmniejsza ryzyko. Im bardziej przejrzyste metryki, tym bardziej dojrzała strategia - i im dłużej pozostajesz w grze.