Torrent Dişli

AI en iyi oyuncu stratejilerini nasıl yıkıyor

1) Veriler: stratejinin "toplandığı"

Kaynaklar

El geçmişleri/dağılımları: eylemler, boyutlandırma, pozisyonlar, yığınlar, SPR, ter oranları, panolar.

Video ve bindirmeler: Bahisler/denge için OCR, konuşma için ASR (yorumlar, zamanlama).

Alan bağlamı: rakip 3-yarasa/çağrı frekansları, zamanlamalar, mesafeler, ödeme yapısı (ICM).

Meta veriler: biçim (önbellek/turnuvalar), sahne, panjur, ante, tablo kuralları/sınırları.

Temizlik ve doğrulama

Veri tekilleştirme, boyutlandırmanın normalleştirilmesi (bb, % ter), zaman senkronizasyonu, anomalilerin/çarpışmaların taranması.

Anonimleştirme: Kişisel verilerin silinmesi, site kurallarına uygunluk.

2) Benchmark: "Cetvel'olarak GTO ve çözücüler

Çözücüler/CFR: Yaklaşık bir denge stratejisi oluşturun (frekansların karışımı), sömürülebilirliği ve pişmanlığı düşünün.

Soyutlamalar: tahta sınıfları, yarasa ağaçları, boyutlandırma sıkıştırması, böylece problem çözülebilir.

Karşılaştırma: en iyi oyuncu = GTO ± sapmaları. Artı bir ortamın olduğu yerde, en iyisi kasıtlı olarak "saf teori'den sahaya karşı bir istismara dönüşür.

Sonuç: YZ, gerçek karar çizgilerini denge çizgileri ile karşılaştırır ve "sistemik" farklılıkları not eder - genellikle beceri yatar.

3) AI tasarımda nasıl 'tahmin' ediyor: Üç yaklaşım

1. Taklit Öğrenme (davranışsal klon)

Model, tablonun durumuna göre en iyi oyuncunun seçimini tekrarlamayı öğrenir. Metrikler: eylem sınıfına göre doğruluk, boyutlandırmaya göre MAE, olasılık kalibrasyonu.

2. Ters Pekiştirmeli Öğrenme (IRL)

Eylemleri kopyalamak yerine, değer işlevini geri yükleriz: oyuncunun maksimize ettiği şey (EV, risk oranı, ICM eşitliği, aralıklardaki baskı). Sonuç, farklı durumlarda bir "ödül" ölçeği haritasıdır.

3. Bayesian Rakip Modelleme/Bağlamsal Haydutlar

Model, en iyi oyuncunun rakip ve sahne için politikayı değiştirdiğine inanıyor. Profil çıkıyor: iplik karşı - bir şey, agro karşı - başka; kabarcık üzerinde - üçüncü.

4) Açıklanabilirlik: kararın neden "doğru" olduğu

Tablo ve transformatör modelleri için SHAP/IG: Belirli bir çağrı/bahise özelliklerin (konum, SPR, rütbeler/takımlar, yığın ilişkileri) katkısı.

Dikkat-matrisler: Çizgileri toplarken modelin "baktığı" şey; Çoklu sokak dağıtımlarında kullanışlıdır.

Karşı gerçekler:'ya olursa "- boyutlandırma/konum/zamanlamayı değiştirin ve tahmin ortaya çıktığında bakın.

Kalibre edilmiş belirsizlik: "Kendinden emin saçmalıkları" keseriz - çok az veri olduğunda, model dürüstçe belirsizlik bayrağını yükseltir.

5) AI'nın üstlerde vurguladığı desenler (poker)

Bir niyet dili olarak boyutlandırma: amatörler arasında daha az bölünme; Üstler, tahtanın yapısı boyunca 25/33/50/75/125 % terini esnek bir şekilde karıştırın.

GTO'dan maksatlı sapmalar: Pasif bir alana karşı düşük koordineli panolarda c-bahisten daha agresif; Gevşek panjurlara karşı daha geniş 3-betalar.

ICM disiplini: kabarcık/finallerde, en iyi çağrının noktalarını sıkıştırır ve saldırganlığı "ezici" çizgilere yeniden dağıtır.

Zamanlama ve hız: "Basit" noktalarda kararlı karar aralıkları ve düğüm yerlerinde kasıtlı duraklamalar - kontrol belirteçleri, rastgele değil.

6) Poker dışındaki durumlar

Spor bahisleri

Özellikler: Zaman içinde piyasa çizgileri, likidite, marj, oyun içi olaylar.

Modeller: Nedensel (yükseltme) - oyuncunun "becerisini" "şans've çizgi sürüklenmesinden ayırmak; haydutlar - ne zaman'ne kadar've'ne zaman'daha az koymak/hiç değil.

Sonuç: Yapay zeka, "gizli sinyaller'değil, risk yönetimini ortaya koyuyor: varyans büyüdüğünde ve" yetişmediğinde'en iyi durak.

Canlı oyunlar/blackjack

AI, "okuma'değil, disiplini ve sapmaları değerlendirir: temel stratejiye sıkı sıkıya bağlılık, doğru sapmalar (tablo kurallarına göre), downstrike'ta beta kontrolü.

Yuvalar

Sadece davranış ve içerik analizi: "piklerin" sıklığı, "kuru" pencerelerin süresi, SSL/SW/duraklamalara uygunluk. AI, RNG oyunlarında "şansı artıramaz"; Sadece davranış hatalarını azaltabilir ve klipleri düzenlemeye yardımcı olabilir.

7) Kalite metriklerini ayrıştırma

Sömürülebilirlik/Avg Regret (vs GTO) - stratejinin ne kadar savunmasız olduğu.

Δ EV: En iyi oyuncunun EV hattının, alan bağlamında standarda göre kazanılması/kaybedilmesi.

Precision @ TopK spotları: en pahalı çözümleri tanıyor muyuz?

Kalibrasyon: Tahmin edilen olasılıklar frekanslara karşılık gelir.

Risk ve Disiplin: SSL/SW uyumluluk oranı, ortalama/tepe banka oranı, değişim noktası eğimi.

8) Komut için mini boru hattı (kod yok)

1. Koleksiyon: eller/video - ayrıştırma - zaman kodlarının senkronizasyonu.

2. Normalleştirme: özellikler (konum, SPR, kart dokusu, yığınlar), etiketler (sahne alanı, ICM).

3. Standart: anahtar nokta çözücüden geçer - GTO frekans tabanı.

4. Eğitim: taklit (üst çizgiler) + IRL (değerler) + rakiplerin bayes modeli.

5. Doğrulama: yeni serilerden/rakiplerden uzak durmak; Kalibrasyon kontrolü.

6. Raporlar: En yüksek EV Δ sahip noktalar, "kırmızı" sapmalar, önerilen karışımlar ve boyutlandırma, açıklamalı klipsler.

9) Açıklanabilir raporlar: Bir kişi için nasıl göründüğü

Spot kart: "BTN vs BB, SPR 3, kart T73; en iyi oyuncu: %33 bahis; GTO karışımı: %33 (%60 )/kontrol (%40); Δ EV + 0. 12 bb vs alan; Neden: BB bu dokularda aşırı katlanır"

Mix chart: 3-bet/check-raise nerede artar, bir varil nerede kesilir.

ICM haritası: Çağrıları sıkıştırmak ve baskıyı yükseltmeye kaydırmak için alanlar

Riskler/disiplin: "Seans başına iki değişim noktası eğimi, planlanan boyutlandırma × aşıyor 1. 7 - zirve kuralını ayarlayın"

10) Etik ve kırmızı çizgiler

Geo/KYC/VPN veya site kurallarını atlamak için tavsiye yok.

"Kazanma garantileri", "sinyaller've" bükülmeler "yok.

Yuvalarda - RNG üzerindeki etki yanılsamasının yasaklanması: sadece davranış ve sorumluluk analizi.

Gizlilik: anonimleştirme, veri minimizasyonu, politika depolama.

11) Hızlı uygulama şablonları

Profesyonel Oyuncu Oturumu Özet Şablonu (1 sayfa)

EV Δ tarafından en iyi 5 nokta; GTO'dan sapmaların anlamlı bir şekilde olumlu olduğu yerlerde.

İlk 3 güvenlik açığı (istismar edilebilirlik ↑): aşırı namlu, dar aramalar, 3-beta altında.

Disiplin: SSL/SW uyumluluğu, en yüksek oran, molalar.

Plan: Tahtalar üzerinde 2 egzersizleri düşük koordineli, kabarcık üzerinde 1 - ICM.

"Klip ayrıştırma" deseni (60-90 sn)

Bağlam (pozisyonlar/yığın/SPR) - Üstte ne yaptı? - Çözücü ne dedi? - Sapma neden bu rakibe karşı doğrudur?

12) Tipik komut hataları

"Kopyalama've" anlama'yı karıştırırlar: IRL ve açıklanabilirlik olmadan, niyeti olmayan klonlar elde edilir.

Alanı hafife alın: strateji artı GTO'ya karşı, ancak eksi rakiplerin belirli frekanslarına karşı.

Varyansı görmezden gelin: Küçük bir örneklem üzerindeki sonuçlar yanlıştır. Güven aralıklarına ve dürüst belirsizliğe ihtiyacımız var.

Risk yerine "göster'e odaklanın: SSL/SW bölümü olmadan analiz - eğim yolu.

AI, en iyi oyuncuların stratejilerini "analiz eder", çizgilerini alanın teorisi ve bağlamı ile karşılaştırır, kararların gizli hedeflerini geri yükler ve hangi sapmaların para kazandığını ve hangi güvenlik açıklarını ortaya çıkardığını açıklar. Buradaki değer, "araba size herkesi yenmeyi öğretecek" mitinde değil, netliktedir: planınızın nerede güçlü olduğu, nerede sızıntı yaptığı ve disiplinin riski nasıl azalttığı. Metrikler ne kadar şeffaf olursa, strateji o kadar olgunlaşır ve oyunda o kadar uzun süre kalırsınız.