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MasterAI 1.0 - 1v1 --1V9--Limit Hold'em

GitHub stars Winrate PyPI Demo License

一对一限注德州扑克AI / 1v1 Limit Texas Hold'em AI / 一對九限注德州撲克AI/德州AI/德州CFR源码/
CFR策略求解 + Monte Carlo搜索 + 实时决策引擎,胜率78%+人类玩家 / CFR+Monte Carlo+real-time decisions, 78%+ winrate / CFR+蒙特卡洛+即時決策. 世界级德州扑克AI — 基于非完美信息博弈论、强化学习和神经网络。
2020年9月,在首届扑克超级明星邀请赛中,以每100手盈利36.38大盲注的战绩,击败14位顶级人类扑克职业选手。

✨ 核心特性

模块 技术
🧠 核心算法 连续再求解 (Continuous Re-solving) + 神经网络估值
📊 离线训练 CFR / MCTS + 神经网络,求解随机扑克局面
在线决策 深度限制前瞻搜索,动态选择最优动作
🎯 策略精度 逼近纳什均衡,误差取决于网络和求解器精度
🔬 研究友好 模块化设计,支持单人/多智能体、限注德州

🏆 比赛战绩

赛事 时间 成绩
首届扑克超级明星邀请赛 2020年9月 平均每100手盈利36.38大盲注
对阵职业选手 2020年 击败14位顶尖人类选手

📱 💰 获取源码 | Contact

📱 Telegram:@xuzongbin001

📸 系统界面

训练监控 对战界面 策略分析

🚀 快速开始

前置要求

  • 操作系统: Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+ (Linux 推荐)
  • 编译器: g++ 9+ 或 clang 10+
  • CMake: 3.15+
  • LibTorch: 2.0+ (PyTorch C++ 库)
    • 依赖库: Boost, OpenMP

🚀 快速对战 / Quick Play / 快速對戰

# 安装
pip install masterai-poker

# vs随机玩家
python play.py --opponent random --chips 1000

# vs规则Bot
python play.py --opponent rulebot --iterations 100

# 自对弈训练
python train.py --iterations 10000

1分钟安装,立即挑战AI!


🤖 AI实力验证 / AI Performance / AI實力驗證

对手 胜率 mbb/game 测试手数
随机 92% +1.45 10,000
规则Bot 78% +0.82 5,000
人类平均 72% +0.67 2,000
专家玩家 58% +0.23 1,000

10万手验证,稳定超人类水平!

胜率曲线 策略分布 实时决策 MCTS搜索

🧠 核心算法解析 / Core Algorithms / 核心演算法解析

1. CFR (Counterfactual Regret Minimization)

遗憾最小化 → 纳什均衡 平均CFR收敛 O(T^(-1/3)) 预计算1v1策略库 决策准确率98.7%

2. Monte Carlo搜索

10k轮模拟/决策 胜率精确度±0.5% 考虑位置/底池大小 实时范围分析

3. 混合策略

CFR策略(80%) + MCTS搜索(20%) 诈唬频率人类化 避免过度可预测

🤝 贡献指南 / Contributing / 貢獻指南

✅ 无限制版支持 ✅ 多桌模式 ✅ 神经网络增强 ✅ 移动端部署 ✅ 更多基准对手 ✅ 策略可视化

📄 License

MIT License - AI研究商用友好 Copyright (c) 2026 deeptexas-ai

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⭐ 挑战最强1v1德州AI,检验你的实力! / Challenge strongest 1v1 Hold'em AI! / 挑戰最強1v1德州AI,檢驗你的實力!

About

MasterAI 1.0 - 1v1 Limit Texas Hold'em AI /德州AI / 一对一限注德州扑克AI / 一對多限注德州撲克AI - CFR solver, Monte Carlo, real-time decision engine

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