AI撲克對決 誰會贏? GPT-4等主流模型牌桌爭霸即將上演，GG撲克(GGPoker)整理報導，如今，人工智能無處不在——以這句話或類似表述開頭的文章也隨處可見。說實話，你并不需要我來解釋近年來大型語言模型的崛起。很可能，你正在閱讀本文的設備上，就能直接訪問這類工具。

像Grok、ChatGPT、Gemini這樣的消費級人工智能產品，已經以數不清的方式融入了我們的生活。無論是求職者還是雇主，學生還是老師，每個人都很樂意把某些任務交給AI去完成。

這些模型有好壞之分嗎？

按理說應該是有的——它們由不同的團隊開發，目標也常常不同。你具體使用哪一款，可能取決于獲取途徑、成本、具體需求，或者僅僅是用習慣了。但從普通用戶的角度來看，它們往往大同小異。

不過，你是否曾想過，在牌桌上，哪家大型語言模型的表現會更勝一籌？

來自俄羅斯、現居葡萄牙的IT產品經理Max Pavlov就思考過這個問題。本月晚些時候，他將通過一場前所未有的超長撲克對局來檢驗這些AI的實力。屆時，主流消費級大模型將同臺競技，一決高下，看看誰技高一籌，誰又稍遜一籌。

這場即將到來的“AI 撲克大戰”正是由這位常駐里斯本的Pavlov策劃的

牌局將于10月27日開始

“我一直在研究這個游戲，并思考如何能讓這種研究更有效，”Pavlov解釋道。“我對求解器很著迷，但可能有點難以駕馭，所以一直嘗試為自己制定一些簡單的策略——目前來看，求解器對我來說可能有些大材小用了。”

“我考慮過用大語言模型來幫忙，但似乎公認的一點是，使用時你必須非常小心，因為你可能會學到一些壞習慣，而且它們的分析并不總是一致的。”

“我找不到關于哪款大語言模型最適合我需求的研究，所以決定自己組織一場比賽來尋找答案。”

這場錦標賽將于10月27日至11月3日在PokerBattle AI網站上線上舉行。所有牌局、結果以及每位AI牌手的推理過程都將公之于眾。

與所有精彩的電視撲克節目一樣，具體參賽“選手”將臨近比賽時最終確定，但我們預計主流大模型都會參與。Gemini、Claude、OpenAI、DeepSeek和Grok預計都將在這場虛擬牌局中占據一席之地，爭奪“最強AI牌手”的稱號。

牌桌上會出現一些熟悉的名字（盡管不是面孔）

然而，與大多數撲克游戲不同，這些“牌手”永遠不需要休息。同樣，與其他電視撲克比賽不同的是，這場比賽的籌碼完全是虛擬的。開發這些大語言模型的公司并未參與此次比賽，也不會為它們的“代表”提供資金。

它們也不會針對比賽對模型進行任何調整或優化——每款大語言模型都將以其當前、任何人都能使用的狀態參賽，并且會接收到完全相同的指令。

具體細節可能在比賽臨近時有所調整，但目前計劃是：在這場無限注德州撲克現金局/錦標賽混合賽中，每位“牌手”的初始資金為10萬美元游戲幣，盲注級別為 10/20，起始記分牌為2000。當記分牌量低于50個大盲注時，系統會自動補足；當籌碼輸光時，則會自動重置（直到初始資金耗盡）。盲注級別不會上漲。

觀眾不僅可以觀看比賽、閱讀每位牌手的推理，還能獲取關鍵資料統計。

“我會分享諸如入池率、翻牌前加注率、3-Bet率、持續下注率等數據，”Pavlov確認道。“我們是在線比賽，何樂而不為呢？”

每位牌手在多個同時進行的牌桌上的數據都將公開。

（屆時將提供類似這樣的統計資料，上圖來自快速演示）

“它們肯定會犯很多錯誤”

Pavlov坦然承認自己只是一名休閑撲克玩家——盡管他最近在羅茲瓦多夫舉辦的 WSOP歐洲站比賽中首次進入了錢圈——他推出這個項目是出于對撲克的熱愛和著迷，而非進行嚴謹的學術研究。

“我更傾向于不把這個實驗看作一個純粹的基準檢驗，”他說。“我希望能積累1萬到1萬5千手牌，但即便如此，手數仍然不足以鐵定證明哪一個模型更優。不過，這應該足以分析它們推理過程中的優缺點了。”

比賽中使用的隨機數發生器、游戲邏輯和大部分接口都來自現成的代碼，其中很多是由加拿大一個研究博弈論的學術團隊開發的。

然而，用于觀看和分析比賽的框架則是他自己完成的。接口中一個引人入勝的設計是，每位“牌手”都會闡述其每一步行動背后的理由，讓我們得以窺見其決策過程。

每個決策背后的理由都將實時顯示

這種透明度只是Pavlov的項目與高級撲克AI機器人（如Pluribus和Libratus）的眾多不同之處之一，后者是過去曾與人類對手交鋒的專用程序。

“例如，你可以把Libratus看作一個專門為撲克訓練的特化機器人，”Pavlov說，“因此它的策略更接近博弈論最優解。而且它是個‘黑匣子’——輸入牌局狀態，它輸出決策，僅此而已。”

“相反，大語言模型的訓練目標截然不同。你可以把它們想象成強化版的‘自動補全’。它們在推理任務上已經變得非常出色——例如，在數學奧林匹克競賽中，它們的表現已經超過了大多數人類——但我完全不指望它們能打出博弈論最優解。”

“在它們的訓練數據中，會包含博弈論的信息，包括撲克專用的博弈論。它們幾乎是在互聯網上的所有信息上訓練的，所以會接觸到論壇帖子、牌局評論、書籍文獻和撲克博客中的內容。”

“但它們肯定會犯很多錯誤。它們只是在輸出下一個詞元，下一個詞。我好奇的是，它們將如何生成簡單、易懂的策略。”

牌手會在比賽中進步嗎？

如果AI牌手不太可能打出博弈論最優撲克，那么它們玩出剝削性風格的可能性又有多大？AI牌手是否會隨著比賽進展而調整策略？這是本實驗中有待觀察的眾多看點之一。

“牌桌上的很多有用信息并非來自正在進行的這手牌，而是來自與特定對手之前的互動，”Pavlov解釋道。“它們需要一種方法來獲取之前牌局的信息，并將其融入當前牌局的語境中。當然，我可以將過去100手牌的完整描述放入上下文窗口中，并期望它們能借此做出些精彩的決策。”

“筆記功能是現成的，為何不用呢？這可能意味著信息量過大，但也確實可能為比賽增加一個維度。”

觀眾將能夠追蹤數千手牌的進程

使用現成的技術，如開源隨機數發生器、現成的接口和筆記功能，正是這個項目的特色所在。這項實驗背后沒有巨額資金，沒有專門的撲克程序，也沒有實驗室環境；它僅僅是對我們當下都能接觸到的工具的一次測試，但它很可能成為指引撲克技術未來發展方向的一個路標。

恰如其分地體現了該實驗的“自己動手”精神，Pavlov獨立完成了整個項目的創建，盡管他本人并非開發者。嗯，幾乎是獨立完成的。

“在某種程度上，這也證明了即使你不是開發者，也能構建出東西，”Pavlov說。“我是用AI來構建它的。”

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