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浅谈德州扑克AI核心算法:CFR
在AlphaGo战胜柯洁的同一年，德扑AI DeepStack和Libratus先后在“一对一无限注德州扑克”中击败了职业扑克玩家，实现了不完全信息博弈的突破，而它们所采用的核心算法就是Counterfactual Regret Minimization（CFR）。
“Pluribus”，一款AI扑克牌机器人，最近在六人无限制德州扑克游戏中，击败了人类职业选手，这是AI首次在多人对局中取得如此成就。这篇论文由Noam Brown和Tuomas Sandholm撰写，是他们在复杂博弈算法领域的最新研究成果。
在德州扑克中，Outs指的是你能通过下两张牌完成特定牌型的可能性。例如，如果你的起手牌是两对，而公共牌中有两对，那么你还有13减去你已有的两张对子，即13-2-2=9张牌可以帮你形成同花。
在完美信息游戏中，ReBeL简化为类似AlphaZero的算法。实验结果显示，ReBeL在两个不完美信息博弈中收敛到近似纳什均衡，并在面对面无限注德州扑克中表现出超人的能力，同时使用的领域知识远少于之前的扑克AI。引言 近年来，强化学习与搜索相结合在人工智能领域取得了巨大成功，特别是在完美信息博弈中。
“完全充电”是指所有剩下的筹码手柄上的一次赌注。一个人没有足够的筹码跟进时，你可以打赌，所有剩下的筹码。在“无极限”的游戏，“全”是一种策略。一旦有人推锅将割让“一锅端”。扑克奖金边缘池，其中包含只有数人开始追随他的手“”到目前为止，这个时候黄金注入。
想写一个玩纸牌游戏的AI,大家都有哪些好的思路
1、高级策略类游戏：黑白棋目标：提升对电脑AI设计的理解，掌握基本的算法和数据结构（比较有用的是：基于栈的DFS深度优先搜索，迭代加深搜索，A*启发式搜索，双置换表等）。
2、Synced之前曾报道过麻将中的AI工作，这是一款不完美的信息 游戏 ，就 游戏 理论而言，与国际象棋和围棋等完美的信息 游戏 截然不同。麻将中的玩家无法看到任何可能影响 游戏 结果的东西，并且在选择移动时必须推测他们的对手看不见的牌。
3、完整版游戏提供了丰富的特性：首先，你可以体验到离线多人模式，无需网络也能与好友切磋技艺；其次，AI对战模式让玩家在任何时间都能挑战自我，提升牌技；游戏中共有8种卡片可供收集，每一种都有其独特的魅力；此外，还有5种不同的背景选择，增添了游戏的视觉多样性。
4、单人蜘蛛接龙 （以下简称为“ 蜘蛛纸牌”）是人们经常在电脑上在线或者离线玩的一款很受欢迎的 游戏 。由名字可以看出，这个 游戏 是只有一个玩家的。 游戏 中一共有两套标准扑克牌，玩家需要按顺序把扑克牌排列成完整的八组（两套牌，各四种花色），从而进一步把它们从台面上消除。
5、另一个显著的特色是引入了新的AI人物形象，每个AI都有独特的个性特征和行为模式，为玩家带来更加生动、真实的互动体验。这些AI人物不仅增加了游戏的趣味性，还提升了玩家的游戏策略性，让每一次对战都充满了未知和挑战。
浅谈人工智能在德州扑克中的应用
1、人工智能在德州扑克中的应用，是一个充满挑战和机遇的领域。自2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军，标志着人工智能新时代的到来，扑克游戏因其复杂的策略与随机性，成为了人工智能研究的焦点。在扑克领域，AI大致分为三大类，分别以战胜人类为目标、教人GTO策略，以及基于自适应技术的个性化培训AI。
2、AI在德州扑克产业中有广泛的应用前景： AI选手。AI技术的发展使AI程序可以在复杂的不完全信息环境下进行决策，这使AI有可能成为德州扑克游戏的AI选手。这需要相关企业与研究机构在AI算法与技术上进行投入，通过机器学习等方法使AI系统掌握德州扑克游戏的规则及决策能力。
3、在AlphaGo战胜柯洁的同一年，德扑AI DeepStack和Libratus先后在“一对一无限注德州扑克”中击败了职业扑克玩家，实现了不完全信息博弈的突破，而它们所采用的核心算法就是Counterfactual Regret Minimization（CFR）。
4、人工智能在德州扑克领域的发展，特别是pokersnowie的出现，为技术进步带来了显著推动。这类软件的引入，使得一流扑克教练如Run it once与Upswing等，能够全面地使用计算机辅助进行策略分析。然而，这种技术在国内的普及程度并不高，主要原因在于国内玩家倾向于依赖直觉而非量化分析进行决策。
AI应用:AI在德州扑克产业的应用前景
AI在德州扑克产业中有广泛的应用前景： AI选手。AI技术的发展使AI程序可以在复杂的不完全信息环境下进行决策，这使AI有可能成为德州扑克游戏的AI选手。这需要相关企业与研究机构在AI算法与技术上进行投入，通过机器学习等方法使AI系统掌握德州扑克游戏的规则及决策能力。
综上所述，人工智能在德州扑克中的应用展现了技术与策略的深度结合。无论是以战胜人类为目标的AI，还是教人GTO策略的软件，或是基于自适应技术的个性化培训AI，都展示了科技对游戏策略优化的巨大潜力。选择合适的培训AI，应考虑自身水平和学习需求。
德州AI辅助在德州扑克游戏中确实可以提供一定的帮助，但是它们并不是万能的。这些辅助工具可以通过分析牌局、计算概率和提供建议等方式来帮助玩家做出更明智的决策。然而，它们并不能保证玩家一定能够赢得游戏，因为德州扑克游戏还涉及到许多其他因素，如对手的行为、牌面变化等等。
在AlphaGo战胜柯洁的同一年，德扑AI DeepStack和Libratus先后在“一对一无限注德州扑克”中击败了职业扑克玩家，实现了不完全信息博弈的突破，而它们所采用的核心算法就是Counterfactual Regret Minimization（CFR）。
“Pluribus”，一款AI扑克牌机器人，最近在六人无限制德州扑克游戏中，击败了人类职业选手，这是AI首次在多人对局中取得如此成就。这篇论文由Noam Brown和Tuomas Sandholm撰写，是他们在复杂博弈算法领域的最新研究成果。