近日，「德州扑克 AI 之父」CMU 计算机系博士生 Noam Brown 以及计算机系教授 Tuomas Sandholm 在 Arxiv 上发表了一篇题为《Solving Imperfect-Information Games via Discounted Regret Minimization》的论文，通过德州扑克基准平台来探讨不完全信息条件下的博弈策略问题。该论文介绍了 Counterfactual regret minimization（CFR）算法的变体，可以对先前的迭代进行折扣，并表现出比之前最先进的 CFR +类算法更强大的性能，在涉及重大错误的环境中表现得更加明显。