扑克选手
Computer poker player
美国
人工智能扑克程序，通过算法在德州扑克中击败人类顶尖选手。
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Computer poker player 泛指通过人工智能算法进行扑克对战的程序。早期程序如 Loki 和 Poki 基于规则和博弈树搜索，而近年来的突破性系统如 Libratus 和 Pluribus 由卡内基梅隆大学团队开发，采用无限制德州扑克中的纳什均衡近似策略。
Libratus 在 2017 年与四位人类职业选手的 12 万手对局中取得显著盈利，其核心是结合反事实遗憾最小化（CFR）算法与实时子游戏求解。Pluribus 则在 2019 年成为首个在六人桌无限制德州扑克中击败人类精英的程序，通过自我对弈和有限内存搜索实现。
这些程序不依赖人类经验，而是通过大量计算找到近似最优策略，其打法包括频繁的混合下注、非直觉的诈唬与价值下注比例，以及适应对手漏洞的调整。由于是 AI，它们没有国籍或奖金记录，但被视为扑克策略研究的里程碑。
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术语
价值下注
当玩家认为自己的手牌领先于对手的跟注范围时，为了从更弱的牌中获取价值而进行的下注。
术语漏洞
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术语下注
在扑克中，当前轮次第一个或后续主动向底池投入筹码的行动。
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在博弈论和德州扑克中，指从某个决策节点开始，后续所有可能行动和结果构成的完整博弈子结构。
术语反事实遗憾
在博弈论中，反事实遗憾是指一个玩家在特定信息集上，如果采取不同行动所能获得的收益与当前策略收益之间的差值，用于指导策略迭代优化。
术语反事实遗憾最小化
一种迭代算法，通过最小化每个决策点的反事实遗憾来逼近纳什均衡，常用于求解不完全信息博弈（如德州扑克）。
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