深度神经网络架构
探索 旺旺助手2.0 背后的黑科技。我们将强化学习、CFR 算法与大规模集群算力完美结合。
数据采集层
实时解析数千万手历史牌局，构建多维度的对手特征库。
深度推理层
基于 Deep CFR 算法的实时纳什均衡计算，预测胜率分布。
决策执行层
结合对手漏洞进行剥削调整，输出最佳操作（Bet, Call, Fold）。
GTO 与剥削的完美平衡
传统的求解器（Solver）只能提供静态的纳什均衡（GTO）策略。但在实战中，面对非完美的真实玩家，单纯打 GTO 无法实现利益最大化。
我们的模型引入了实时对手建模系统（Opponent Modeling）。当发现对手具有极高的 Fold to 3-Bet 率或较低的 WTSD 时，AI 会自动偏离 GTO 节点，采取高侵略性的剥削策略。
99.8%
GTO 近似逼近率