如何通过延迟持续下注赢得更多底池！
2026年3月20日走进德州扑克，探索多样牌型玩法
2026年3月20日
德州扑克是什么
被称作德州扑克，也就是全称Texas Hold’em poker的德克萨斯扑克，它属于玩家对玩家的公共牌类游戏，一张台面最少得有2人，最多22人，通常是2到10人参与，以上这番详尽表述皆为其规则范畴。
德州扑克游戏所使用的是去掉大小王的52张扑克牌，其间，会给每个玩家发放2张底牌，且这2张底牌是牌面朝下的，之后，会陆续发出5张牌面朝上的公共牌，其中，先是一起发出前三张，然后第四张和第五张是单独发出来的，每个玩家要从自身的2张底牌以及那5张公共牌，也就是总共7张牌里，挑选出牌型最大的5张去跟其他玩家展开比拼，牌型大的一方就能获胜。
在发放底牌的轮次，玩家能够选择下注这种操作，或者选择加注这种操作，通过这些来迫使其他玩家放弃牌局从而获胜，或者玩家可以选择过牌这种操作，也可以选择弃牌这种操作，依靠选择这些来降低自己的损失，或者进而进入下一发牌轮次。
Libratus的辉煌战绩
2017年1月30日，Libratus和4名顶尖的无限注德州扑克职业玩家，Jason Les、Dong Kim、Daniel McAulay以及Jimmy Chou，展开了整整20天的单挑比赛。在整个比赛期间，Libratus和这些职业选手累计对战达12万手。最终的结果是Libratus全面获胜。在比赛过程中，人类牌手整体上从来都没有领先过。
4月6日至10日期间，Libratus于三亚再度同中国龙之队开展了一场表演赛，队中职业高手与人工智能专家众多，比赛里也据此给予了策略的调整，然而结果毫无意外，Libratus再度斩获胜利，并且平均每百手牌能够净赢22个大盲注，毫无疑问，于无限注德州扑克的单挑范畴内，在具备足量手数的赛事之中，人类根本不存在战胜Libratus的可能性。
Libratus的技术构成
模块一：Before competition, approximation of Nash equilibrium（赛前，纳什均衡的近似）。
这个模块会将最为关键的博弈信息予以抽取，像是针对某一手牌所对应的战略，接着运用强化学习等方式，持续探寻提升与改进，这里运用了一种全新的算法，蒙特卡洛反事实遗憾最小化，在这个模型的助力之下，Libratus自行学会了德扑，并且比以往速度更快。
模块二：Endgame solving（残局解算）
这属于Libratus最为关键的部分，此过程持续开展，在对手使出新的一招过后，便会接着进行新的残局解算。
德州扑克这类属于不完美信息的博弈，是不能够被拆解成能够独立去解决的子博弈的，所以“冷扑大师”采用残局解算的方式来应对。
模块三，是关于持续自我强化的，也就是Continual self-improvement。
比赛期间，人类的高手会寻觅Libratus出现的破绽，进而开展具有对应性的进攻。此模块所拥有的作用是找出问题的所在之处，探寻更多的细节方面用于自我强化起来，之后获取到一个更为优良的纳什均衡。
AlphaGo与Libratus
AlphaZero主要针对完美信息博弈，像围棋、象棋以及将棋这类，可Libratus用于不完美信息博弈，这是极为重要的区别。在不完美信息博弈里，玩家能够拥有私人信息，比如谈判偏好、扑克牌、拍卖中的估价，还有玩家在网络安全中发现的零时差漏洞等情况。大多数现实世界的交互属于不完美信息的博弈。
对于给定的游戏规模而言，不完美信息博弈更加难以解决，原因在于其模型得在子博弈之间平衡策略，就像在扑克里，不能总是一看到好手便下注，一看到坏手就弃牌，相比之下，在完美信息博弈当中，一个子博弈仅能从该子博弈获取信息，无需和其他子博弈作平衡。
Libratus和AlphaGo采用强化学习方式开发，尽管它们属于不同博弈类型，最新版的这类两者都能彻底抛弃人类经验，从无开始学习并进而战胜人类。
尽管Libratus在同人类的对抗里获取了极大的胜利德信竞技，然而hands-up（无限注德州扑克1v1单挑）仅仅是一种特别的德州扑克游戏模式，以纳什均衡作为策略内核的Libratus尚不具备在多人游戏里的制霸能力。
在多人参与的游戏里头，Libratus虽说能够确保自身不处于最後的位置，然而却没办法确保稳定地获取盈利。要研究出能够战胜MTT（多桌锦标赛）的人工智能，仍然存在诸多困难有待去攻克。可是纳什均衡的那种思维模式，去学会平衡自身的范围，对于玩德州扑克的玩家来讲，依旧有着很强的指导价值。
