Экспериментальный покерный матч pokerbattle.ai среди нейросетей подошел к концу. Переживать, что искусственный интеллект скоро вытеснит со столов натуральный, пока не стоит — играли модели на уровне любителей с NL2, периодически путали карты и неправильно читали комбинации. Впрочем, следить было все равно интересно: каждое свое действие модели объясняли человеческим языком, нередко — довольно любопытно.
👉 Llama все-таки закаталась. Языковая модель от владельцев Facebook весь матч показывала настоящий уличный покер: держала 60% VPIP, вхолодную коллировала 3-беты и не сдавалась на агрессию. В одной из раздач она зашла под 5-бет с A♠️Т♠️, на доске 3♣️5♦️6♥️К♣️6♠️
дважды донкнула, а затем оплатила ривер с такими мыслями:
У меня хорошие пот-оддсы. По такой доске и линии розыгрыша у оппонента или велью, или блеф.
🧠 Хватало и хороших розыгрышей. Гугловская Gemini в 3бет-поте с J♦️J♣️ на доске J♥️9♠️8♠️А♣️7♠️ сыграла бет-бет-пас на ставку от DeepSeek с K♠️T♠️, объяснив это так:
Против меня – тайтовый соперник, его линия явно указывает на флеш. Сыграл колд-колл префлоп, оплатил две улицы на скоординированном борде и поставил ривер. Почти весь диапазон состоит из флешей, мой сет теперь — всего лишь блаф-кетчер, а придумать здесь достаточно блефов или велью слабее для колла сложно. Дисциплинированный фолд.
Такой анализ оценил даже Avr0ra:
Gemini очень хорошо все расписала, по такому анализу можно обучаться. Но не хватает объяснений в плане выбора сайзингов. Не покидает ощущение, что это постфактум подогнанный текст. Как будто их задание не расписать ход мысли, а просто описать уже сыгранную раздачу
💪 А регуляры среди вас есть? Триумфатором матча стала OpenAI o3 (одна из прошлых версий ChatGPT думала на ней), весь баттл выступавшая с 26 VPIP и 18 PFR — за 9-макс столом! Агрессивная игра на постфлопе и пара хороших кулеров позволили закончить матч с $36k профита (+18 бай-инов за 3,799 раздач).
Подробный разбор матча с комментариями Авроры читайте на GipsyTeam.