月份：2025年10月

【EV扑克(www.evp86.com)报道】

今天，我们将回顾今年WSOP上Phil Ivey与Joao Vieira之间的一手牌。

对你而言，什么是永恒？是被所有人铭记。在这下面的牌局中，你将看到“知道道路”与“行走于道路”之间的区别。当他人只看到一种结局时，总有人能停止时间，躲开命运的回应。

Joao Vieira，Winamax战队职业牌手，现场锦标赛盈利超过2100万美元。他的对手，是众多扑克爱好者心目中历史最佳：Phil Ivey。对于许多新玩家来说，Phil近乎一个传说——但在超过20年的时间里，他始终征战最高级别，统治着各种形式的电视直播扑克：两张牌、四张牌、五张牌、抽牌换牌，无所不包。

故事发生在拉斯维加斯的世界扑克系列赛现场。

这手牌新鲜出炉——直接来自2025年WSOP10万美元买入豪客赛的决赛桌，两位顶尖高手在此碰撞。你将学到范围优势、坚果优势，以及如何像职业牌手一样在实战中运用这些概念。

Adrián Mateos也同在牌桌，他在本次系列赛中正寻求再次进入决赛桌。这是他本次WSOP的第一个奖励圈，Ivey也是如此。你能感受到——他们都想进入单挑局。

这手牌的起手组合就很有意思。Joao在HJ位开池加注，但身后坐着Phil Ivey。面对 Ivey这样一个棘手的记分牌量，可操作空间有限——你通常希望有大约22个大盲注才能更从容地开池，但身后只有18个BB时，你需要收紧范围。Ivey在大盲位用K4防守——鉴于他的记分牌量和位置，这是非常标准的防守。

这里就涉及到ICM了。作为短码（持有1,355,000记分牌），Mateos给Joao和Ivey都带来了额外压力。如果Joao等待Mateos被淘汰，他就能在奖金分配上提升名次。这种压力在锦标赛中始终存在，而在常规桌或像Spin & Go这样纯粹是记分牌EV的赛制中则没有。

即使在ICM压力下，Joao也必须继续开池——但频率会比纯记分牌EV情况下低。

Ivey作为大盲位玩家，且是第二大计分牌，可以进行极宽的防守。他还可以在任何时刻威胁到Joao的锦标赛生命。

翻牌：Q♦4♠2♣。当开池者的范围较窄，而大盲位玩家进行了超宽范围的防守时，这对于位置有利的玩家（Joao）来说，是一个教科书般的100%持续下注点——总是用较小的25%底池大小下注。

看看图表。绿色代表大盲位（Ivey），红色代表 Joao。差距越大，说明一方对另一方的压制越强。这里，Ivey有大约25%的范围拥有75%以上的胜率，而Joao只有约51%。这就是范围优势：当一方的范围压制另一方时，你应该更频繁地下注。

Joao 25%底池大小的持续下注，迫使Ivey弃掉大量手牌——即使是面对这么小的下注，他也要弃掉大约40%的手牌。

但有一种牌你绝不会对小持续下注弃牌？那就是对子。Ivey 的中对（带4的牌）很容易选择跟注。

一个关键概念：当对手用整个范围下注时，你中等强度的牌——比如踢脚较弱的最大对子——有时可以转为过牌-加注。但在这里，Ivey只是跟注。

转牌对Ivey来说完美无比——又是一张4。瞬间，他的范围胜率飙升。在翻牌圈，Ivey还是劣势方。到了转牌圈，他击中了三条，占据了绝对主导。他的K4面对Joao 的范围现在有接近100%的胜率。

这就是坚果优势——当你的范围中比对手有更多“想要全下”的强牌时。在这种情况下，拥有坚果优势的玩家希望推动行动，迫使更多筹码进入底池。

Ivey正是这么做的：他做了一个30万的领先下注。这完全符合逻辑。他不再只是防守，而是在夺取控制权。

范围优势让你多下注，坚果优势让你下大注。 这就是区别。如果你知道一项投资有60%的胜率，你自然会比只有10%胜率时投入更多。

对Joao来说，这是个残酷的局面。他在ICM压力下用宽范围开池，在翻牌圈用整个范围持续下注，而现在却要面对一个其范围刚刚在转牌圈得到巨大增强的玩家的两极分化式领先下注。Joao的牌仍然领先很多手牌，但下注尺度和牌面动态迫使他仔细思考。

最后一个细节：Joao在这手牌开始时拥有20BB，在翻牌圈持续下注后，身后只剩下18BB。这影响了下注尺度。当筹码底池比如此之低时，在转牌圈下小注是可以接受的，因为这为河牌圈的自然全下做好了铺垫。但 Ivey 的大额领先下注意图明确：他已准备好打光所有筹码。

在这里下小注会使SPR（记分牌底池比）接近1，为河牌圈轻松全下做好准备。但Ivey的范围中还有另一部分牌也受益于下小注：他的弱牌。正如我常说的——要考虑你的整个范围。

Ivey不仅仅在考虑他的三条。他还想用那些初看较弱的牌下注，比如手持2x。下小注使得Joao更容易用更差的牌跟注，比如A高或K高，同时仍能获取价值并剥夺如 JT 或随机浮动跟注牌等超牌的权益。面对这个小注，Vieira必须用极宽的范围继续——基本上任何对子、任何A高，甚至一些K高牌都是轻松的跟注。

牌面是Qx4x2x，当Ivey再次领先下注时，Joao会用很多牌跟注。此时，对这位葡萄牙职业牌手来说，SPR已低于1——这是一个关键细节。

接着河牌发出：3♣

对Vieira来说，这是一张灾难性的牌。顺子听牌成牌了，同花听牌也完成了，他现在会输给所有可能存在的、一直在开火的听牌。他在转牌圈所剩无几的胜率也消失了。

Ivey选择了过牌。这是个有趣的选择。

通常，你这里会为了价值而下注。但面对Joao这样的玩家，过牌能让他用自己的诈唬“自寻死路”。Ivey知道，如果Joao手持Q、一个弱对子，甚至是A高，他都可能倾向于下大注。但如果Ivey自己全下，这些牌只会弃牌。面对激进的对手，过牌能套取更多记分牌。

Joao现在面临抉择。他可以过牌，从而在Ivey诈唬时获胜。但在他心中，他觉得如果摊牌自己绝无胜算。于是，他将手中的AJo转成了诈唬，向140万的底池中全下了120万。

我们来分析一下。

从Ivey的角度看，底池有140万。他需要跟注120万来赢得260万（底池140万 + Joao的全下120万）。这需要约33%的胜率就能盈亏平衡。他只需要在三分之一的情况下正确即可。Joao 在这里有很多失败的诈唬牌——未成的浮动跟注牌、随机的超牌等。其中很多牌在遇到过牌时都会选择全下。

但Joao的逻辑呢？他认为自己摊牌绝无胜算。所以他不选择放弃，而是过度诈唬——指望Ivey会弃掉他的Qx、弱2x，甚至可能是一些4x。他的诈唬需要Ivey在大约46%的情况下弃牌才能盈利。

Ivey毫不犹豫地选择了弃牌。在这种情况下，K4是一手很好的弃牌。

这真是一堂绝佳的课，告诉我们不要结果论。你的诈唬是否成功，或者你的跟注是否赢下底池，都不是重点。重点在于百分比。

如果河牌跟注需要33%的胜率就能保本，而你有40%的胜率，那这就是稳赚的。但对于初学者来说，十次中输掉四次感觉就像失败。这就是扑克的魅力——世界上最好的游戏。每个人都认为自己会玩，但真正会玩的人专注于持续改进，一手牌一手牌、一个session一个session地提升。

那么你呢？处在这个境地，你会怎么做？

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【EV扑克(www.evp86.com)报道】

线上扑克始终是职业牌手与娱乐玩家之间的较量。但在今天的游戏中，牌桌上出现了一个新的对手：机器人。

它们不再是传闻或边缘案例——机器人正在塑造线上生态，如果你想保护自己的赢率，学会如何应对它们至关重要。

本文将深入剖析：

扑克机器人的定义及其运作原理。

你会遇到的不同类型的机器人，从资料收集型机器人到基于实时辅助工具的程序。

如何实际地识别、举报、规避甚至利用它们。

无论你是在微级别磨练，还是在中级别奋战，了解机器人都可能成为你避免价值损失、智胜机器的关键。

线上扑克中的机器人：并非新问题

机器人并非现代发明。事实上，早在20多年前线上扑克诞生之初，它们便已随之出现。而且这不仅仅是那些信誉不佳的海外网站的问题——各大扑克平台网络都曾出现过它们的踪迹。

如今，问题已经升级。我们面对的不再只是一两个孤立的程序，而是整个机器人网络和先进的软件解决方案，它们与人类玩家并行运作，改变了线上游戏的玩法。

没有哪个扑克网络能完全杜绝机器人。只要有线上游戏在进行，机器人就曾尝试——并且常常成功——融入那个生态系统。

从技术上讲，所有扑克网站的条款与服务都禁止使用机器人。区别在于各家运营商执行规则的力度。有些网络拥有训练有素的安全团队，能迅速检测并清除可疑账户。而另一些则反应迟缓、效率低下，导致明显的机器人泛滥，让普通玩家不禁怀疑平台是否尽力了——甚至怀疑平台是否从人为制造的虚假流量中获益。

扑克机器人的类型

#1：资料收集型机器人

这类机器人根据翻牌前的数据来做决策。它本质上是在为你建立数据统计：入池率、翻牌前加注率、面对3-Bet的弃牌率、面对4-Bet的弃牌率等等。一旦你的倾向变得清晰，机器人便会调整其策略来利用你的漏洞。

重要的是不要将资料收集型机器人与机器人预设的“风格”混淆。许多商业机器人预装了不同的“风格”（紧、松、激进、被动），但那只是固定设置。真正的资料收集型机器人会主动收集你的数据，并据此定制打法。

#2：群体漏洞利用型机器人

这类机器人不针对单个玩家进行调整，而是采用一种旨在利用整个玩家群体普遍弱点的静态策略。例如，如果普通玩家池在某种特定情况下弃牌过于频繁，机器人就会一再地攻击这个弱点，而不管虚拟牌桌对面坐的是谁。

#3：机器人网络

这可能是最危险的形式。机器人网络是指共享数据的一组机器人。如果同一平台上有十个机器人在运行，每个都会贡献关于你的共享数据库——这意味着它们拥有的你的手牌样本量将远大于你拥有的它们的样本量。

这给了该网络一个明显的优势：当你还在尝试适应一个“玩家”时，它们正在汇总多个账户的知识。机器人网络还可以集体使用如“牌力排除”等技术来改进决策，这已经跨入了赤裸裸的作弊范畴。

当多个机器人共享信息时，就构成了合谋——这是扑克中绝不容忍的行为。玩家（无论人类与否）绝不应有机会看到彼此的底牌。然而，机器人网络和共享系统恰恰创造了这种不公平的优势。

#4：实时辅助机器人

RTA机器人——常被称为GTO机器人——使用求解器的输出来实时做出决策。乍一看，这似乎是终极工具：玩出完美、不可剥削的扑克。但现实更为复杂。机器人操作者追求的是赢率，而非完美。就像人类一样，他们追求的是利润最大化，而不仅仅是理论上的正确。

剥削型机器人通常赚得更多。一个资料收集型或群体漏洞利用型机器人可以通过针对群体性错误来获得更高的赢率。RTA机器人更难被剥削，但并非无敌。如果你能识别出它们的模式，仍然可以反击。因此，尽管GTO机器人很强大，但就纯粹利润而言，它们不一定是威胁最大的。

#5：平台自营机器人

最令人不安的可能性是平台自营机器人的存在。与其他机器人不同，这些并非由玩家池中的作弊者操作——而是由扑克室本身运营。

一个平台为何要部署自营机器人：

虚增流量数据，让游戏看起来更活跃。

增加抽水收入，维持牌桌运行。

如果机器人能获取底牌信息，则可能直接欺骗玩家。

如果平台自营机器人存在，那将是最坏的情况。一个拥有内部权限、由平台控制的机器人几乎是不可战胜的。迄今为止，尚无扑克室承认使用它们——但社区的担忧始终存在。

如何识别扑克机器人

游戏模式与量级

最初的线索之一是非自然的游戏量。如果你无论何时登录，甚至休息几个月后回来，总是看到相同的用户名，那么你很可能遇到了机器人。虽然有些人类职业玩家也会投入大量时间，但这种持续不间断的在线状态更典型地指向自动化账户。

计时行为

人类的决策过程不一致：有些手牌是瞬间决定，有些则需要更长时间。而机器人则常常表现出僵化的计时模式——每个动作都花费相同的时间。

也有相反的情况：频繁超时。机器人通常在虚拟机中运行，有时同时打开过多实例。当系统资源紧张时，机器人无法及时行动。虽然人类也可能超时（尤其是多开牌桌者），但反复出现的超时问题结合其他迹象，就应该引起警惕。

异常的大厅行为

机器人不仅在牌局中行为怪异，在大厅中也一样。例如，我曾识别出一个机器人网络，其代码设定只玩5人或6人桌。一旦牌局变成4人桌，桌上的所有机器人会立刻暂离。

这使得它们的行为极易预测：如果唯一的娱乐玩家离开，所有机器人也会立即暂离。人类不会如此步调一致地行动——但脚本和程序逻辑会。

其他与大厅相关的迹象包括：

避免彼此对战的机器人。

账户之间似乎存在“软玩”行为。

协调的选桌或入座脚本。

这些行为都属于不自然的大厅模式，是你在与非常规玩家打交道的强力证据。

国籍或地域集群

机器人网络的另一个迹象是一组账户共享相同的国籍或地域来源——例如，都显示来自东欧或亚洲。虽然操作者可以使用VPN掩盖位置，但这增加了复杂性和风险，因为大多数扑克室明确禁止使用VPN。因此，当你看到来自同一地区的多个账户表现出相同的模式时，怀疑就会上升。

相同的异常数据

真正暴露机器人网络的是，当一批“玩家”共享特定的异常数据时。例如，在大多数玩家池中，面对持续下注的平均翻牌圈加注率约为10%。如果你遇到一个翻牌圈加注率为25%的玩家，那可能只是个激进的常客。但如果你发现五六个账户，都有同样异常高的该数据，游戏量相似，并且出现在相同级别，那么情况就清晰多了。

机器人网络通常不会只在一个数据上重叠。一旦你深入挖掘，往往会发现它们还共享：

相同的3-Bet百分比。

几乎一致的入池率和翻牌前加注率范围。

在其他指标上的一致性行为。

单独看，这些数字可能接近正常。但当一组账户同时拥有一两个高度异常的倾向，并且在其他方面的“正常”数据也几乎相同时，你几乎可以肯定遇到了机器人网络。

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发现机器人网络后该怎么办

假设你已经识别出一个疑似机器人网络。这些“玩家”很可能相互关联，运行自动化策略，以团队形式运作。下一步是决定如何应对。

第一步：探查

不要急于立即退出网站或匆忙提交安全投诉。首先花时间研究这些机器人：

它们在使用哪种策略——资料收集型、群体漏洞利用型还是RTA型？

它们的倾向是静态的还是动态的？

有没有明显的漏洞可供利用？

原因很简单：并非所有机器人都不可战胜。有些非常僵化，精明的人类玩家可以持续利用其模式。在做决定前，权衡一下举报它们和从它们的错误中 grinding 价值，哪个更有利可图。

第二步：决策

收集信息后，你实际上有三个选择：

举报机器人。 向扑克室提交安全报告。如果机器人很强，难以剥削，并且你认为从长期价值来看，清除它们比与之对抗更有利，那么这是合理的。但要记住，扑克网站往往需要很长时间才会采取行动——如果它们真的行动的话。

避开机器人。 如果你不想与它们纠缠，选桌就成了你的主要武器。你需要主动避开机器人密集的牌桌。这通常是一种临时解决方案，因为举报和处理可能需要数周甚至数月。

与机器人对战。 如果你的分析显示机器人存在可剥削的弱点，你可能会决定留下它们。剥削弱势机器人实际上可能比与强大的常客对战利润更高——至少在操作者更新其脚本之前。

理论上，举报机器人似乎是“正确”的做法。但坦白说——扑克室并不总是迅速行动，有时甚至根本不行动。从期望价值的角度看，真正的问题很简单：对抗机器人或试图让它们被移除，哪个更有利可图？

如果机器人看起来不可战胜，或者网络规模庞大，合理的做法通常是退出该网站，至少是暂时退出。

如果机器人存在漏洞，那么举报它们就没有必要——因为与它们对战可能利润丰厚。

是的，明知是机器人还与之对战可能感觉有点不道德。但请考虑：运行它们的人已经违反了规则。机器人在短期内不会消失，因此将它们视为“另一种对手类型”是一种完全理性的心态。

剥削机器人：真正的利润所在

尽管机器人对扑克整体有害，但如果你发现了它们的弱点，它们可能成为绝对的金矿。事实上，找到其编码或逻辑中的缺陷，可以将一个机器人网络变成你遇到过的最软的对手。

常见的可剥削特征

大多数机器人存在僵化的问题。与人类玩家不同，它们不会动态调整——而是固守其程序设定的策略。这通常导致：

在特定情况下过度弃牌或过度诈唬。

静态的群体剥削策略，无法考虑对手的反制调整。

可预测的下注模式或频率，在整个网络中重复出现。

诀窍在于像对待可剥削的人类对手一样对待机器人——识别其漏洞，测试应对方法，并 疯狂地攻击，直到它们适应（如果它们能适应的话）。

最常见的群体性漏洞之一是在河牌圈过度弃牌。

如果你遇到一个被编程在这些情况下过度诈唬的机器人网络，应对方法很简单：拓宽你的抓诈唬范围，让它们自取灭亡。但假设我们面对的是更复杂的对手——比如资料收集型机器人甚至RTA机器人。这些是更难对付的对手，但它们仍有一个根本缺陷：分桶处理。

什么是分桶？

机器人很少像人类那样运用平滑、细致的策略。相反，它们将决策分解为固定的片段——或“桶”。以翻牌圈防守为例。机器人可能对每个下注尺度范围有一个应对方案：

0%–25% 底池

25%–50% 底池

50%–75% 底池

75%–100% 底池

这在其策略中创造了尖锐的边界。如果你下注10%底池与下注20%底池，一个强大的人类玩家会认识到细微差别并相应调整。但对机器人来说，这两个下注可能落入同一个“桶”，意味着它对这两种尺度的反应完全一样。

这些僵化的边界正是最大漏洞出现的地方。通过刻意针对桶与桶之间的边缘地带，你可以迫使机器人犯系统性的错误。原本设计得天衣无缝的策略在压力下崩溃，因为机器人的逻辑树不善于处理细微的调整。

假设一个机器人在河牌圈有两个截然不同的防守范围：

一个用于不超过底池大小的下注。

另一个用于100%到175%底池的超额下注。

现在想象你下注101%底池。尽管这几乎是最小可能的超额下注，但机器人会将其视为与175%底池的全下相同。换句话说，你用低得多的风险获得了相同的弃牌率。这就是分桶产生可剥削边缘的本质。

你可能会认为实时辅助机器人可以避免这个问题，但许多RTA机器人依赖于预解的博弈树。如果你的下注尺度与它们预解节点不完全匹配，机器人会默认采用最接近的可用策略。这意味着你的“非常规”下注尺寸会迫使机器人做出次优反应——这是强大的人类常客不会犯的错误。

几年前，我曾发现一个机器人网络在其3-Bet和4-Bet逻辑中存在巨大漏洞。无论加注尺度多大，机器人都使用相同的防守范围。这意味着最小3-Bet和最小4-Bet的效果出奇地好。我可以以低廉的成本施加压力，并获得在面对合格的人类对手时根本不可能得到的弃牌。

当你发现机器人的弱点时，要积极且立即地利用它。

与人类不同，机器人不会实时“调整”。但机器人的操作者会更新代码。一旦一个明显的漏洞变得显而易见，他们就会打上补丁。这就是为什么这些机会通常是短期的金矿——在修复到来之前，最大限度地利用它们。

最大化利用机器人漏洞的利润

需要关注的关键一点是，是否有玩家持续从机器人那里赢取大量资金。观察这些模式可以揭示对手在特定情况下如何与机器人互动。

有些机器人拥有所谓的“紧急开关”。这意味着机器人会避免与某些玩家交锋。例如，它可能面对特定对手时频繁在翻牌前弃牌，甚至在检测到玩家使用有效反击策略时直接暂离。一旦你确定了一个可能的漏洞，你通常只有有限的时间窗口来最大化其价值。

有些机器人漏洞可能利润极其丰厚。在某些情况下，根据你发现的弱点，你对抗一个机器人网络的赢率可能达到每100手牌50个大盲注或更高。因此，通常需要进行长时间会话来把握机会。

虽然连续12-24小时的马拉松式游戏不可持续也不利于健康，但目标是在机器人对你启动紧急开关，或者程序员升级代码修补漏洞之前，尽可能多地提取利润。

与机器人网络实战的经验

我个人过去曾这样做过。在识别出机器人网络的弱点后，我进行过长时间游戏以最大化利润。我也曾亲眼目睹程序员实时响应——将我加入紧急开关列表，以至于只要我坐上牌桌，所有被我利用过的机器人都会立即暂离。

这些虽是极端例子，但即使细微的弱点也可以在较长时间内被利用。偶尔，你会在机器人的策略中发现突破性的漏洞。与人类对手不同，机器人会无限期地使用相同的策略，不断输钱，直到其所有者介入分析或停用它们。

结论是：强力利用大的漏洞，尽可能多地从机器人网络赢钱，当行动停止时，再向扑克室举报这些机器人，将它们从网络中清除。

关于RTA机器人

当谈到RTA机器人时，找到突破性漏洞的可能性较小。你可能会发现这些机器人编程方式上的较小弱点，但存在一种真实的可能性，即在扣除抽水后，RTA机器人可能是无法战胜的。

尽管RTA机器人并不玩完美的GTO扑克，但它可能足够接近，以至于任何弱点都不足以克服抽水。这造成了一种我称之为“相互保证毁灭”的局面。换句话说，与强大的RTA机器人对局，结果往往是你和机器人都输给抽水，或者机器人在抽水后仅获得微利，而你仍然亏损。

分析是关键

这就是为什么在识别机器人网络时，分析阶段如此重要。你需要现实地评估哪些机器人可能被战胜，哪些不能。如果一个机器人过于强大，最好的方法是收集数据并举报给扑克室，而不是试图剥削它。

求解器输出也有助于理解这些机器人。虽然求解器并非完美，但它们提供了游戏的超弱解——在特定条件下技术上是可以被战胜的。

总结

不幸的是，在可预见的未来，扑克很可能将继续面临机器人问题。然而，应对它们主要有两种策略：

向安全团队举报机器人，使其被移除；

利用其弱点，获取足够利润，使得机器人在该网络上无法持续运营。

两种方法都有效，但在决定如何行动之前，了解机器人的强度和局限性至关重要。

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