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【EV扑克】DeepSeek对Ivey这手牌的分析,思考过程看着略显外行

【EV扑克(www.evp86.com)报道】

2025新春,最引人注目的,当属 DeepSeek所引发的巨大波澜。

【EV扑克】DeepSeek对Ivey这手牌的分析,思考过程看着略显外行

一夜之间,它成了各行各业的好帮手。

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对于扑克玩家来说,DeepSeek能帮到我们什么?

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这是它给出的答案 ▽▽▽

下面我们来试试它的牌局分析功能

看看对于11条金手链得主Phil Ivey

在澳门高额桌打的这手牌

人脑  人工智能 的分析会有什么不同

牌局过程

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大神分析

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DeepSeek 分析

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提交给DS的牌局过程并没有提到Ivey的手牌是44,所以它是在不知道Ivey底牌的情况下对牌局进行的分析,下图是它深度思考的过程:

思考了130秒后它给出下面回答↓↓↓

 翻牌前分析 

按钮位(Dan Cates):  

用5♥3♥在按钮位开池加注是合理的松凶风格,尤其在对手3-bet频率较低的澳门高额桌,这类同花连张有较好的隐含赔率。

面对大盲位的3-bet(20万),Dan选择跟注而非4-bet,可能考虑位置优势+投机潜力,但5♥3♥对抗3-bet范围(强牌如TT+/AQ+)的胜率较低,需依赖翻后操作。

小盲位(Phil Ivey):  

平跟3-bet的动作在小盲位较为罕见,暗示其范围包含中等对子(77-JJ)、同花连张(如T9s)或弱Axs(A5s-A2s)。

Ivey的跟注更多基于对对手动态的阅读,而非纯牌力,可能计划通过翻后技术反制。

大盲位:

3-bet尺度(4x)偏大,意图挤压按钮和小盲的宽范围。但150bb深度下,这种策略易被对手利用,尤其在面对Dan和Ivey这类擅长深筹对抗的玩家时。

♠ 翻牌圈分析(A♥3♣4♦,底池60万) 

Ivey过牌:  

过牌可能隐藏Ax(如A5s/A2s)或听牌(56s),也可能埋伏暗三条(33/44)。但结合翻前动作,埋伏强牌的概率较低。

大盲位下注20万(1/3底池):

标准持续下注,但面对两个对手时偏弱,可能代表Ax(AK/AQ)或超对(KK/QQ),而非强成手牌(如AA/44)。

Dan跟注:  

底对3+后门同花听牌,赔率合适(需跟注20万赢取80万),且有机会通过位置施压后续回合。

Ivey跟注:

行动矛盾:若持Ax(如A5s),通常倾向于过牌-加注保护;若持听牌(56s),跟注合理。此处更可能为弱Ax或听牌。

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DS的思考逻辑

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如果大家仔细看DS的思考过程就会发现,它在分析河牌时似乎陷入了逻辑绕圈。

这个过程展示了一个严谨但略显混乱的分析逻辑。

严谨体现在:

1、完整性

DeepSeek的分析涵盖了从翻牌前到河牌的每个阶段,基本上没有遗漏关键细节。

它尝试推测各玩家的范围,并结合公共牌的变化调整分析。

2、多角度推理

它不仅考虑了牌手可能持有的起手牌范围,还探讨了可能的诈唬、跟注理由以及不同牌型的强弱关系。

在河牌时,它推测Ivey全下的可能范围,如更大的同花、葫芦甚至四条,而不是仅仅停留在表面分析。

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略显混乱之处在于:

1、逻辑混乱,推理绕圈

在分析河牌时,DeepSeek陷入了对Dan Cates是否同时拥有顺子和同花的重复验证,导致思路变得混乱。

它不断重复类似的推理,比如Dan的5♥3♥是否真的能在河牌形成顺子(A-2-3-4-5)和同花(A-high flush),导致论述拖沓且冗长。

未能理解Dan Cates的5♥3♥在河牌组成了同花顺,在河牌圈反复验证Dan Cates的牌力,最终确认他持有的是顺子+同花。

并未真正理解德州扑克的牌力大小排列,致使它认为Ivey潜在范围中如果包含四条、葫芦或K嗨同花,那Dan Cates的5♥3♥组成的同花+顺子就输给了Ivey的潜在牌力。

2、过度纠结于数学计算

它在分析河牌时反复验证Dan的5♥3♥是否真的是同花或顺子,这个过程本可以更简洁地完成,而不是陷入反复计算牌型的问题。

在讨论筹码池底比(SPR)时,DeepSeek虽然提到了筹码与底池的关系,但并未很好地运用这个概念去评估玩家的下注逻辑,比如Ivey在低SPR情况下全下的合理性。

DeepSeek的分析逻辑完整,但缺乏精炼和条理性,容易陷入重复推理和无效计算。

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当然,这么说并非否定DeepSeek的伟大。

DS横空出世后,有一些用户在网络指责它爱幻想、胡编乱造,进而认为DeepSeek有问题。

其实生成式AI的本质就是“幻想”,你怎么可能要求它说的完全准确?如果你用过其他GPT的话绝不可能说这样的话。

生成式AI的能力是通过概率和模型推理结果,因此无法完全保证准确无误。

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正如使用GPT的用户都明白,生成式AI有其局限性,它的判断和输出也受限于输入数据和训练过程中的假设。完全依赖AI输出并将其作为最终答案的做法是不科学的,用户应该保持批判性思维和审慎态度。

如果你幻想AI能够完美输出内容,或将其视为无误的全知全能

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