Torrent Gear

Как AI разбирает стратегии топ-игроков

1) Данные: из чего «собирают» стратегию

Источники

Hand histories / раздачи: действия, сайзинги, позиции, стеки, SPR, пот-оддсы, борды.

Видео и оверлеи: OCR для ставок/баланса, ASR для речи (комментарии, тайминг).

Контекст поля: частоты 3-бетов/коллов оппонентов, тайминги, дистанции, структура выплат (ICM).

Метаданные: формат (кэш/турниры), стадия, блайнды, анте, правила стола / лимиты.

Очистка и валидация

Дедупликация, нормализация сайзингов (в bb, % пота), синхронизация времени, отсев аномалий/коллюзии.

Анонимизация: удаление персональных данных, соблюдение правил площадок.

2) Эталон: GTO и солверы как «линейка»

Солверы/CFR: строят приближённую равновесную стратегию (mix частот), считают exploitability и regret.

Абстракции: борд-классы, бэт-деревья, сжатие сайзингов, чтобы задача была решаемой.

Сравнение: топ-игрок = GTO ± отклонения. Там, где плюсовая среда, лучшие сознательно уходят от «чистой теории» в эксплойт против поля.

Вывод: ИИ сопоставляет реальные линии решений с равновесными и отмечает «системные» отличия — там обычно и лежит мастерство.

3) Как ИИ «догадывается» о замысле: три подхода

1. Imitation Learning (поведенческий клон)

Модель учится повторять выбор топ-игрока по состоянию стола. Метрики: accuracy по классам действий, MAE по сайзингу, калибровка вероятностей.

2. Inverse Reinforcement Learning (IRL)

Вместо копирования действий восстанавливаем функцию ценности: что игрок максимизирует (EV, риск-скор, ICM-эквити, давление на диапазоны). Результат — карта весов «награды» в разных ситуациях.

3. Bayesian Opponent Modeling / Contextual Bandits

Модель считает, что топ-игрок меняет политику под оппонента и стадию. Выходит профиль: против нитовых — одно, против агро — другое; на баббле — третье.

4) Объяснимость: почему решение «правильное»

SHAP/IG для табличных и трансформерных моделей: вклад признаков (позиция, SPR, ранги/масти, стэк-отношения) в конкретный колл/бет.

Attention-матрицы: что модель «смотрела» при сборе линий; полезно в раздачах с несколькими улицами.

Counterfactuals: «что если» — меняем сайзинг/позицию/тайминг и смотрим, когда предсказание разворачивается.

Calibrated uncertainty: отсекаем «уверенные бредни» — где мало данных, модель честно поднимает флаг неопределённости.

5) Паттерны, которые ИИ выделяет у топов (покер)

Сайзинг как язык намерений: меньше сплитов у любителей; топы гибко миксуют 25/33/50/75/125% пота по структуре борда.

Целенаправленные отклонения от GTO: агрессивнее c-bet на низко-координированных бордах против пассивного поля; более широкие 3-беты против лузовых блайндов.

ICM-дисциплина: на баббле/финалках лучшие ужимают споты колла и перераспределяют агрессию в «давильные» линии.

Тайминг и темп: стабильные интервалы принятия решения в «простых» спотах и намеренные паузы в узловых местах — маркёры контроля, не рандом.

6) Кейсы вне покера

Ставки на спорт

Фичи: линии рынка во времени, ликвидность, маржа, ин-игровые события.

Модели: причинные (uplift) — отделить «умение» игрока от «везения» и дрейфа линии; бандиты — когда «сколько» и «когда» ставить меньше/вообще не ставить.

Вывод: ИИ выявляет риск-менеджмент, а не «секретные сигналы»: лучшие останавливаются при росте дисперсии и не «догоняют».

Лайв-игры/блэкджек

ИИ оценивает дисциплину и отклонения, а не «читинг»: чёткое следование базовой стратегии, корректные отклонения (по правилам стола), контроль беты при даунстрике.

Слоты

Только анализ поведения и контента: частота «пиков», длительность «сухих» окон, соблюдение SSL/SW/пауз. ИИ не может «повысить шанс» в RNG-играх; может лишь снижать поведенческие ошибки и помогать с монтажом клипов.

7) Метрики качества разбора

Exploitability / Avg Regret (vs GTO) — насколько стратегия уязвима.

ΔEV: прирост/потеря EV линии топ-игрока относительно эталона в контексте поля.

Precision@TopK спотов: распознаём ли самые дорогие решения.

Calibration: предсказанные вероятности соответствуют частотам.

Risk & Discipline: доля соблюдённых SSL/SW, средняя/пиковая ставка к банку, change-point тильта.

8) Мини-пайплайн для команды (без кода)

1. Сбор: hands/видео → парсинг → синхронизация таймкодов.

2. Нормализация: фичи (позиция, SPR, текстура борда, стеки), теги (стадия, ICM).

3. Эталон: прогон ключевых спотов через солвер → база «GTO-частот».

4. Обучение: имитационка (линии топа) + IRL (ценности) + байес-модель оппонентов.

5. Валидация: holdout из новых серий/соперников; проверка калибровки.

6. Отчёты: споты с наибольшим ΔEV, «красные» отклонения, предлагаемые миксы и сайзинги, клипы с объяснениями.

9) Объяснимые отчёты: как это выглядит для человека

Карточка спота: «BTN vs BB, SPR 3, борд T73; топ-игрок: bet 33%; GTO mix: 33%(60%)/check(40%); ΔEV +0.12 bb vs поле; почему: BB overfolds в этих текстурах».

График миксов: где увеличить 3-бет/чек-рейз, где сократить баррель.

Карта ICM: области, в которых нужно ужать коллы и сместить давление в рейзы.

Риски/дисциплина: «два change-point тильта за сессию, превышение планового сайзинга ×1,7 — скорректируйте правило пиков».

10) Этика и красные линии

Никаких советов обходить гео/KYC/VPN или правил площадок.

Никаких «гарантий выигрыша», «сигналов» и «подкруток».

В слотах — запрет на иллюзию влияния на RNG: только анализ поведения и ответственности.

Приватность: анонимизация, минимизация данных, хранение по политике.

11) Быстрые шаблоны для практики

Шаблон «итоги сессии про-игрока» (1 стр.)

Топ-5 спотов по ΔEV; где отклонения от GTO осмысленно плюсовые.

Топ-3 уязвимости (exploitability ↑): излишний баррель, узкие коллы, недо-3-беты.

Дисциплина: соблюдение SSL/SW, пиковая ставка, перерывы.

План: 2 упражнения на борды низко-координированные, 1 — ICM на баббле.

Шаблон «разбор клипа» (60–90 сек)

Контекст (позиции/стек/SPR) → Что сделал топ → Что сказал солвер → Почему отклонение верно против этого оппонента → Чему учит спот.

12) Типичные ошибки команд

Путают «копирование» и «понимание»: без IRL и объяснимости получаются клоны без замысла.

Недооценивают поле: стратегия плюсовая vs GTO, но минусовая vs конкретных частот оппонентов.

Игнорируют дисперсию: выводы по малой выборке — ложные. Нужны доверительные интервалы и честная неопределённость.

Фокус на «шоу» вместо риска: анализ без раздела SSL/SW — путь к тильту.

ИИ «разбирает» стратегии топ-игроков, сопоставляя их линии с теорией и контекстом поля, восстанавливая скрытые цели решений и объясняя, какие отклонения делают деньги, а какие раскрывают уязвимости. Ценность здесь не в мифе «машина научит обыгрывать всех», а в ясности: где ваш план сильный, где дырявый и как дисциплина снижает риск. Чем прозрачнее метрики, тем взрослее стратегия — и тем дольше вы остаетесь в игре.