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Enregistrement W131273679 · doi:10.65109/eoel4551

A demonstration of the Polaris poker system

2009· article· en· W131273679 sur OpenAlexaff
Michael Bowling, Nicholas Abou Risk, Nolan Bard, Darse Billings, Neil Burch, Josh Davidson, John Hawkin, Robert C. Holte, Michael Johanson, Morgan Kan, Bryce Paradis, Jonathan Schaeffer, David Schnizlein, Duane Szafron, Kevin Waugh, Martin Zinkevich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTestbedAdversaryPerfect informationExploitChampionshipCompetition (biology)Adversarial systemArtificial intelligenceLimit (mathematics)TournamentHuman–computer interactionComputer securityMathematical economicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poker games provide a useful testbed for modern Artificial Intelligence techniques. Unlike many classical game domains such as chess and checkers, poker includes elements of imperfect information, stochastic events, and one or more adversarial agents to interact with. Furthermore, in poker it is possible to win or lose by varying degrees. Therefore, it can be advantageous to adapt ones' strategy to exploit a weak opponent. A poker agent must address these challenges, acting in uncertain environments and exploiting other agents, in order to be highly successful. Arguably, poker games more closely resemble many real world problems than games with perfect information. In this brief paper, we outline Polaris, a Texas Hold'em poker program. Polaris recently defeated top human professionals at the Man vs. Machine Poker Championship and it is currently the reigning AAAI Computer Poker Competition winner in the limit equilibrium and no-limit events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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