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徳扑策略之诈唬的正确下注尺度 徳扑策略之诈唬的正确下注尺度 牌手们通常对于不同的下注尺度放弃不同强度的牌。拿着坚果牌，他们从不弃牌；拿着空气牌，他们要么诈唬加注，要么弃牌。有时，他们的牌力强度是他们考虑是否弃牌唯一的决定因素，而不是对手的下注尺度。在德州扑克中，承担超出实际需要的风险是毫无价值的（你承担的风险足够完成你在这一局牌的目的就够了）。 2/5刀无限德州扑克现金局，我握有690刀筹码，两名紧而被动的玩家在我前面跛入，我在按钮位置拿着5♥ 4♥加注到30刀。他们经常在翻前对加注弃牌，我觉得自己或许能够在翻前赢下底池。即使我不能马上赢，对抗这两个特别被动的对手，一个持续下注诈唬也有很高的成功率，而且一个较大的翻前底池能转化为较高的对持续下注的弃牌率。当然，我的同花连子牌也可以构成成手牌，而且我握有重要的位置优势。两个盲注玩家弃牌，首先跛入玩家（筹码约550刀）跟注，另一个跛入玩家弃牌。底池约有70刀，牌局变成单挑状况。

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在常规局采用哪种下注尺度？（下） 在常规局采用哪种下注尺度？（下） 在常规局采用哪种下注尺度？（上）：https://www.moshike.com/a/2815.html 准备好提高你的翻后持续下注技能了吗？今天你将了解两种常见翻牌圈下注尺度——2/3底池下注和底池下注——的优点和缺点。

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77-JJ这样的中等对子该怎么玩 77-JJ这样的中等对子该怎么玩 中等口袋对子（77-JJ）是不错的牌，但它们经常让许多玩家感到头痛。这类牌的问题是，我们知道它们有较高机率能赢下底池，但玩起来比较困难。公共牌面经常会出现高牌，而我们要苦苦思考自己领先还是落后。1翻牌前在翻前正确地游戏中等口袋对子，会使你的游戏轻松很多。切记，你必须选择好游戏中等对子的时机和场合，才有可能拿着它们经常赢得底池。当你考虑游戏中等对子的时机和场合时，可考虑以下因素：位置、牌桌风格以及筹码量。- 位置

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在不利位置打牌的五个常见错误 在不利位置打牌的五个常见错误 大多数人刚开始扑克学习时都知道，相对对手处于有利位置总是比处于不利位置更受欢迎。对于所有德州扑克游戏形式，特别是无限德州扑克，这都是不折不扣的真理。因为有位置优势，我们可以在了解对手的行动后再行动，因而相比我们首先行动具有更多有效信息。 但许多无限德州牌手在不利位置游戏时反复在犯几个特定错误。熟悉这些错误可以帮助避免我们犯错，同时巩固我们在有利位置比在不利位置更适合游戏的认识。

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同花AT的打法策略 同花AT的打法策略 当你低头看到同花AT时，你会想到什么？如果你打好了，同花AT可能是一副非常有利可图的底牌。在本文中，我将介绍如何在不同的翻前局面下游戏同花AT，以及如何处理不同的翻后局面。

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德州扑克的思维层级与博弈 德州扑克的思维层级与博弈 这期主要是讲扑克博弈理论中的思维层级与博弈。博弈理论是由计算机之父冯·诺依曼开创的，扑克很适合我们这期的博弈理论的主题，因为冯·诺依曼开创这项理论的根源就是他为研究扑克而出的一本数学著作。

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清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述 机器之心 自博弈（self-play）指的是智能体通过与自身副本或历史版本进行博弈而进行演化的方法，近年来在强化学习领域受到广泛重视。 我们定义了一个统一的自博弈框架，并将自博弈算法分为四大类：传统自博弈算法、PSRO 系列算法、基于持续训练的系列算法和后悔最小化系列算法。 算法框架 首先，该框架（算法1）的输入定义如下： ● : 在策略集合 中，每个策略 都取决于一个策略条件函数 。 ● : 策略集合的交互矩阵。 描述了如何为策略 采样对手。例如， 可以用每个对手策略采样概率表示（此时 如下图所示）。 ● : 元策略求解器（Meta Strategy Solver，MSS）。输入是表现矩阵 ，并生成一个新的交互矩阵 作为输出。 表示策略 的表现水平。 该框架（算法1）的核心步骤说明： ● 算法1伪代码第1行： 表示整个策略集合的总训练轮数，也即策略池中每个策略的更新次数。 ● 算法1伪代码第3行：各个策略初始化可以选择随机初始化、预训练模型初始化或者是继承之前训练完成的策略进行初始化。 ● 算法1伪代码第4行：可以选用不同的 ORACLE 算法得到训练策略，最直接的方式是计算 BR 。但是由于对于复杂任务来说，直接计算 BR 难度高，因此通常选择训练近似BR来训练策略，可以采用强化学习（算法2），进化算法（算法3），后悔最小化（算法4）等方法。 类型一：传统自博弈算法 传统自博弈算法从单一策略开始，逐步扩展策略池，包括Vanilla self-play（训练时每次对手都选择最新生成的策略），Fictitious self-play（训练时每次对手都在现有训练完的策略中均匀采样），δ-uniform self-play（训练时每次对手都在现有训练完的最近的百分之δ策略中均匀采样），Prioritized Fictitious Self-play（根据优先级函数计算当前训练完的策略的优先级，训练时每次对手都根据这个优先级进行采样），Independent RL（训练时双方策略都会改变，对手策略不再固定）。 类型二：PSRO 系列算法 类似于传统自博弈算法，Policy-Space Response Oracle（PSRO）系列算法同样从单一策略开始，通过计算 ORACLE 逐步扩展策略池，这些新加入的策略是对当前元策略的近似 BR 。PSRO 系列与传统自博弈算法的主要区别在于，PSRO 系列采用了更复杂的MSS，旨在处理更复杂的任务。例如，α-PSRO 使用了基于 α-rank 的 MSS 来应对多玩家的复杂博弈。 类型三：持续训练系列算法 PSRO 系列算法中存在的两个主要挑战：首先，由于训练成本大，通常在每次迭代中截断近似BR计算，会将训练不充分的策略添加到策略池；其次，在每次迭代中会重复学习基本技能，导致效率较低。为了解决这些挑战，基于持续训练系列的算法提倡反复训练所有策略。与前面提到的两类最大区别是，持续训练系列算法同时训练整个策略池策略。这类算法采用多个训练周期，并在每个训练周期内依次训练策略池所有策略，而不再是通过逐步扩展策略池进行训练。 类型四：后悔最小化系列算法 另一类自博弈算法是基于后悔最小化的算法。基于后悔最小化的算法与其他类别的主要区别在于，它们优先考虑累积的长期收益，而不仅仅关注单次回合的表现。这种方法可以训练得到更具攻击性和适应性的策略，避免随着时间的推移被对手利用。这些算法要求玩家在多轮中推测并适应对手的策略。这种情况通常在重复博弈中观察到，而不是单回合游戏中。例如，在德州扑克或狼人游戏中，玩家必须使用欺骗、隐瞒和虚张声势的策略，以争取整体胜利，而不仅仅是赢得一局。 各类型算法比较与总结图

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