social poker

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No recente artigo científico intitulado "Superhuman AI for multiplayer poker", uma equipe de pesquisadores apresentou o Akkari Poker, um novo 🏵 sistema de inteligência artificial projetado para jogar poker de múltiplos jogadores.

Através do aprendizado de máquina e do processamento de enormes 🏵 quantidades de dados, o Akkari Poker é capaz de gerar uma estratégia base chamada "blueprint strategy", que serve como plano 🏵 geral para o jogo. A medida que a partida avança, o sistema aperfeiçoa social poker estratégia em tempo real, analisando as 🏵 ações dos oponentes e buscando vantagens táticas.

Os pesquisadores demonstraram que o Akkari Poker é super-humano, vencendo consistentemente jogadores experientes em 🏵 torneios online anónimos. Essa conquista representa uma grande vitória na área da inteligência artificial e pode ter implicações significativas para 🏵 a tomada de decisões complexas em uma variedade de situações reais.

No entanto, é importante observar que o Akkari Poker não 🏵 pode garantir vitórias absolutas e permanentes. Embora ele aumente as chances de vencer, as peculiaridades do jogo de poker, incluindo 🏵 a sorte, ainda podem influenciar o resultado final.

O Jogador Professional Brasileiro Banido

About the Algorithm

The first computer program to outplay human professionals at

heads-up no-limit Hold'em poker

In a study completed December 2024 💸 and involving 44,000

hands of poker, DeepStack defeated 11 professional poker players with only one outside

the margin of statistical 💸 significance. Over all games played, DeepStack won 49 big

blinds/100 (always folding would only lose 75 bb/100), over four standard 💸 deviations

from zero, making it the first computer program to beat professional poker players in

heads-up no-limit Texas hold'em poker.

Games 💸 are serious business

Don’t let the name

fool you, “games” of imperfect information provide a general mathematical model that

describes how 💸 decision-makers interact. AI research has a long history of using parlour

games to study these models, but attention has been 💸 focused primarily on perfect

information games, like checkers, chess or go. Poker is the quintessential game of

imperfect information, where 💸 you and your opponent hold information that each other

doesn't have (your cards).

Until now, competitive AI approaches in imperfect

information 💸 games have typically reasoned about the entire game, producing a complete

strategy prior to play. However, to make this approach 💸 feasible in heads-up no-limit

Texas hold’em—a game with vastly more unique situations than there are atoms in the

universe—a simplified 💸 abstraction of the game is often needed.

A fundamentally

different approach

DeepStack is the first theoretically sound application of heuristic

search methods—which 💸 have been famously successful in games like checkers, chess, and

Go—to imperfect information games.

At the heart of DeepStack is continual 💸 re-solving, a

sound local strategy computation that only considers situations as they arise during

play. This lets DeepStack avoid computing 💸 a complete strategy in advance, skirting the

need for explicit abstraction.

During re-solving, DeepStack doesn’t need to reason

about the entire 💸 remainder of the game because it substitutes computation beyond a

certain depth with a fast approximate estimate, DeepStack’s "intuition" – 💸 a gut feeling

of the value of holding any possible private cards in any possible poker

situation.

Finally, DeepStack’s intuition, much 💸 like human intuition, needs to be

trained. We train it with deep learning using examples generated from random poker

situations.

DeepStack 💸 is theoretically sound, produces strategies substantially more

difficult to exploit than abstraction-based techniques and defeats professional poker

players at heads-up 💸 no-limit poker with statistical significance.

super sete

Uma mão que consiste em social poker três cartas do mesmo naipe no ranking consecutivo. Ás, rei

e rainha são os mais 📈 bem classificados no flush direto e 4, 3 e 2 é o mais baixo no

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Na disputa entre os brasileiros, quem ficou em social poker primeiro do ranking GPI 🫦 foi Pedro Garagnani. No ranking geral, ele apareceu na 22 colocao, com 3.388,19 pontos.

Poker: GPI anuncia os melhores jogadores de 🫦 2024; brasileiro 22

Ante: Uma soma inicial colocada no pote por cada jogador que deseja participar da mo. Os antes 🫦 so usados em social poker jogos de Stud e Draw Poker, mas no nos jogos de Hold'em ou Omaha Poker.

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