Polaris
美国
Polaris 是卡内基梅隆大学开发的德州扑克人工智能，以击败人类顶尖选手而闻名。
Polaris 是由卡内基梅隆大学计算机科学系开发的德州扑克人工智能，专为单挑无限注德州扑克设计。其核心算法基于博弈论和反事实遗憾最小化（CFR），通过大量自我对弈和策略迭代，实现了接近纳什均衡的玩法。
Polaris 在2007年首次公开亮相，与人类职业选手进行了一系列比赛。尽管早期版本未能完全击败人类，但后续改进使其在2008年的比赛中表现出色，在有限手数内取得了显著优势。Polaris 的打法风格以数学精确和策略平衡著称，能够根据对手的倾向动态调整，利用位置和底池赔率做出最优决策。
与后来的 Libratus 和 Pluribus 不同，Polaris 专注于单挑场景，其策略更注重于剥削性玩法与均衡策略的结合。Polaris 的公开印象是扑克AI发展的重要里程碑，证明了计算机在复杂不完全信息博弈中的潜力。
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底池赔率
底池赔率是指当前底池总额与需要跟注的金额之比，用于判断跟注是否有利可图。
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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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在扑克中，迭代指通过反复调整策略或模型参数来逼近最优解的过程，常见于GTO求解器或AI训练中。
术语限注德州扑克
一种固定下注结构的德州扑克变体，每轮下注的金额和加注次数均受严格限制。
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术语剥削
利用对手策略中的弱点或倾向，调整自身打法以获取更大利润的行为。