超级电脑百万次模拟预测2026 WSOP 主赛事冠军

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Advanced Poker Training 以100 万次AI 模拟预测2026 WSOP 主赛事冠军。 Lucas Jumalon 以40.4% 胜率领先,但专家看好Greg Mueller 成为黑马。

发布:2026.07.30 更新:2026.07.30 分类:国际新闻
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超级电脑百万次模拟预测2026 WSOP 主赛事冠军 Advanced Poker Training 以100 万次AI 模拟预测2026 WSOP 主赛事冠军。 Lucas Jumalon 以40.4% 胜率领先,但专家看好Greg Mueller 成为黑马。


距离2026 年WSOP 主赛事仅剩数日,虽然没人知道谁将加冕为扑克下一任世界冠军,但Advanced Poker Training 团队相信,其搭载AI 的超级电脑比大多数人更有机会做出正确的预测。

这是因为该公司对整个WSOP 主赛事决赛桌进行了惊人的100 万次模拟,产出了一些令人瞩目的结果。

Advanced Poker Training 背后的佛罗里达学者兼软体开发者Steve Blay,在预测扑克最大赛事结果方面有着历史佳绩。早在2016 年——上一次决赛桌产生与冠军加冕之间存在间隔——Blay 的模型就正确地识别出Qui Nguyen 为最有可能的赢家,尽管他当时并非筹码领先者。

值得注意的是,那次预测仅基于100 次模拟。十年后的今天,运算能力已大幅提升,Advanced Poker Training 的最新模型对决赛桌进行了10,000 倍更详尽的分析。以下是结果……

2026 WSOP 主赛事决赛桌模拟结果(100 万次模拟):

 
 
选手第1名第2名第3名第4名第5名第6名第7名第8名第9名
Lucas Jumalon40.4%20.4%13.1%9.0%6.4%4.6%3.1%2.0%1.0%
Rami Hammoud13.2%15.3%14.2%13.2%11.8%10.5%8.9%7.5%5.4%
Jamie Shaevel11.3%13.4%13.7%13.2%12.2%11.2%10.1%8.4%6.5%
Greg Mueller10.9%13.5%13.5%13.0%12.4%11.3%10.1%8.6%6.7%
Michael Gagliano7.0%10.0%11.3%11.9%12.6%12.7%12.4%11.8%10.3%
Mario Boos6.5%9.4%10.9%11.7%12.1%12.6%12.9%12.5%11.4%
Lauri Saaskilahti5.2%7.9%9.8%10.9%12.0%12.7%13.5%13.9%13.9%
Han Feng3.0%5.3%7.2%8.9%10.6%12.5%14.4%17.3%20.8%
Evagoras Evagorou2.5%4.7%6.3%8.2%10.0%11.9%14.5%17.9%24.0%

平均赢得奖金

 
 
选手座位起始筹码ICM 价值平均赢得奖金(模拟)差异
Lucas Jumalon9194,000,000$6,188,930$6,306,953+1.91%
Rami Hammoud779,000,000$4,054,198$3,862,553-4.73%
Jamie Shaevel556,000,000$3,414,290$3,605,675+5.61%
Greg Mueller448,500,000$3,177,214$3,568,945+12.33%
Michael Gagliano246,500,000$3,111,062$2,996,098-3.70%
Mario Boos344,000,000$3,026,466$2,899,613-4.19%
Lauri Saaskilahti137,500,000$2,795,602$2,673,088-4.38%
Han Feng625,000,000$2,296,565$2,231,290-2.84%
Evagoras Evagorou822,500,000$2,185,672$2,105,788-3.65%

解读数据

您可以自行判断这些数字的意义,但Blay 已贴心地指出了几个特别有趣的结果……

Jumalon 强大,但并非无敌

「Jumalon 在模拟中占据主导地位并不令人意外,」Blay 说。 「持有约35% 的筹码,他在超过40% 的模拟中赢得了比赛。为什么?数学。其他玩家根本无法积极反击,因为每一次对抗都伴随着巨大的ICM 后果。」

尽管如此,这位来自华盛顿州斯波坎的22 岁选手远未稳操胜券。 「让我惊讶的是,这一切转化为奖金只比他的ICM 预期高出约2%。我原以为筹码领先者对牌桌的压制力会创造出更大的优势,」Blay 补充道。

而且,尽管听起来不太可能,Jumalon 仍可能以第九名出局——这种灾难性结果在1% 的模拟中发生。

模拟显示Hammoud 表现不佳

「模拟中最大的失望是Hammoud,他的平均成绩比ICM 价值低了近5%,」Blay 说,并提供了几个可能的原因。

「首先,虽然Hammoud 是一位优秀的选手,但从技术上讲他仍是业余选手。其次,情报显示他可能有点过于激进。」

然而,电脑将座位抽签视为主要因素。 「Hammoud 不幸地让Jumalon 坐在他左边两个座位。每当Hammoud 到达关口位或按钮位——偷盲的两个最佳位置——Jumalon 就在盲注位以巨大的筹码量和最大的杠杆等待着。这几乎是最尴尬的座位安排了。」

Shaevel 和Mueller:决赛桌的黑马

想找一个被低估的选手来支持吗? Shaevel 和Mueller 可能是您的最佳选择。

「表现最超预期的两位是Shaevel,尤其是Mueller。两人都拥有良好的桌位和丰富的经验,」Blay 说。

「Shaevel 有八次主赛事奖金记录,是洛杉矶备受尊重的现金局常客……Mueller 可能是粉丝最爱。他拥有三条WSOP 金手链,累积了数十次WSOP 奖金记录,最早可追溯到Jumalon 出生之前,而且他还是前职业冰球选手。在压力下于大群观众面前比赛对他来说并非新鲜事。」

这是有钱人的世界

模拟显示,所有五位短码选手的表现都低于他们的ICM 预期,尽管Blay 表示这个结果并不令人意外。

「每一次奖金跳跃都代表着改变人生的金钱,这使得寻找有利可图的机会变得更加困难,」他解释道。 「你必须不断权衡保护锦标赛生命的价值与累积筹码所需承担的风险。」

「这是一个极度困难的平衡行为,模拟显示了这种环境有多么残酷。」

背后的科学

「每个人心中的大问题是,这个模拟有多科学?」Blay 坦言。 「没有人能比这做出更科学的研究了。我已经收集了所有我们能获得的数据。」

「我不会透露所有的细节——那些是商业机密——但每个机器人都有可调整的行为特征。这个玩家如何应对ICM 压力?他们有多不愿意冒锦标赛生命的风险?他们会用哪些手牌来偷盲?被跟注后有多顽固?仅在持续下注方面,在不同情况下就有7 种不同的配置选项,」他笑道。

「没有人能比这做出更科学的研究了。我已经收集了所有我们能获得的数据。」

总而言之,这相当于应用到每位选手身上的40 多项可配置特征。这是Advanced Poker Training 团队数十年来一直在建立的建模框架。将所有数据输入一台每秒可模拟三场完整WSOP 主赛事决赛桌的电脑中,你就得到了一个非常可靠的模型。

「我可能比任何人都更擅长从有限的数据中,尝试塑造一个能表现出类似其真实个性的机器人,」他说。 「这归结于我的专业知识和一点点诗意的许可,可以这么说。」

「如果听起来有点牵强,想想选举预测吧。民调机构不会访问美国的每一位选民。相反,他们结合人口统计、历史趋势、经济指标,甚至社交媒体情绪来建立预测模型。这些模型远非完美,但它们通常出奇地准确。建立扑克机器人并没有太大不同。」

专家的官方冠军预测

那么,专家选了谁?在2016 年正确预测Nguyen 的胜利之后,Blay 并没有保持观望;他支持Greg Mueller 成为扑克的下一位世界冠军。

「没有人会指责我做出『安全』的选择,」Blay 说。 「如果纯粹按数字下注,Jumalon 是明显的热门。他以超过三分之一的筹码开始,我的模拟显示他有超过40% 的胜率。从数学上讲,选择其他人都是在逆流而上。」

「但单纯预测热门选手有什么乐趣呢?在我的模拟中不断跳出来的选手是Greg Mueller。一次又一次,他找到了超越自己筹码量的方法,这是有原因的。经验很重要,尤其是在扑克最耀眼的灯光下。」

「在我的模拟中不断跳出来的选手是Greg Mueller。」

「如果Jumalon 赢了,我会感到震惊吗?当然不会。数据显示他很可能会赢。但如果我要把旗帜插在一位能克服赔率的选手身上,我会选择那位在模拟中默默碾压的选手。所以,这是我的官方预测:Greg Mueller 赢得胜利,宝贝!」


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