第1段階は、抽象化アルゴリズムを用いて無制限ホールデムのルールを教え込む。このときルールの全体像を把握しやすくするため、ゲームの規模を縮小・簡略化した。第2段階、ゲーム理論における「ナッシュ均衡」(最適戦略を見つけるために使われる概念)に可能な限り近づくよう、アルゴリズムを修正する。第3段階として、チームはリヴァースマッピングの技術を駆使し、得られた最適戦略を簡略化以前のオリジナルルールに基づいたアルゴリズムに取り込み、応用できるようにした。
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第1段階は、抽象化アルゴリズムを用いて無制限ホールデムのルールを教え込む。このときルールの全体像を把握しやすくするため、ゲームの規模を縮小・簡略化した。第2段階、ゲーム理論における「ナッシュ均衡」(最適戦略を見つけるために使われる概念)に可能な限り近づくよう、アルゴリズムを修正する。第3段階として、チームはリヴァースマッピングの技術を駆使し、得られた最適戦略を簡略化以前のオリジナルルールに基づいたアルゴリズムに取り込み、応用できるようにした。