Oui d’accord je ne le savais pas, je ne joue pas en MTT, j’ai juste entendu que les tableaux de Jenifear étaient incorrects. Mais même si ce n’était pas une situation simplifiée ce ne serait toujours pas l’équilibre de Nash au sens où je l’ai décrit parce que le push or fold perd de l’EV dans tous les cas.
Oui, mais j’espère quand même que chaque joueur qui ouvre un solver en a conscience. Et c’est justement pour ça que je dis que le solver ne délivre pas l’équilibre de nash du spot. Parce qu’on est limités sur l’arbre et le nombre de sizings. On pourrait appeler ça une sorte de « sous » équilibre de Nash parce qu’on sait que l’arbre qu’on a configuré est limitant. Mais là c’est discuter sur des détails et une définition différente selon les sources, et personnellement je n’ai pas les compétences pour arbitrer quelle définition est la meilleure et surtout j’ai l’impression qu’on s’en fout royalement au final !!
Je n’ai pas encore assez exploré le sujet, si je ne dis pas de bêtises pluribus and co, snowie sont des neural networks plutôt que des solvers en effet.
Le principe de minimisation du regret ( et donc de maximisation de l’EV ) reste commun tout de même. entre solvers et neural networks.
De ce que j’ai lu en fonction des solvers/bots les modèles de calcul informatiques sont différents et plus ou moins efficaces/évolués, il y en a plusieurs comme par exemple :
- CFR
- CFR+
- MCCFR
- DCFR
- ICFR