2026-03-09 11:17:47
Libratus是由美国卡内基梅隆大学研发的人工智能系统，专为解决不完全信息博弈问题而设计，在一对一无限注德州扑克（Texas Hold'em）领域实现重大突破。该系统于2017年1月11日至30日在美国匹兹堡瑞佛斯赌场与四位人类顶尖职业德州扑克选手展开持续三周的高强度对抗，总计完成约12万手对局。
本次人机对抗采用标准德州扑克规则，所有对局均为一对一不限注形式，强调策略建模、概率推理与虚张声势等复杂决策能力。最终Libratus以领先总筹码约177万美元的优势获胜，其中表现最佳的人类选手仍落后约8.6万美元，充分验证其在不完全信息环境下的稳定博弈能力。
相较于此前卡内基梅隆大学开发的Claudico系统（2015年负于人类）及加拿大阿尔伯塔大学的DeepStack系统（虽胜职业玩家但未对阵最顶尖选手），Libratus在对手强度、对局规模与策略鲁棒性上均具里程碑意义。其核心算法不依赖预设策略库，而是通过实时自我博弈优化与安全应对机制，在动态风险权衡中生成最优出牌方案，为人工智能在商业谈判、网络安全、金融决策等现实不完全信息场景中的应用提供了可验证的技术范式。
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