논문은 헤즈업 노리밋 홀덤(HUNL)용 공개 API와 표준 평가 프레임워크를 제안했어요

포커 AI 벤치마크의 새 기준이 나왔어요: GTO Wizard AI가 기존 공개 최강 Slumbot을 100핸드당 19.4±4.1bb 차이로 이겼거든요.

논문은 헤즈업 노리밋 홀덤(HUNL)용 공개 API와 표준 평가 프레임워크를 제안했어요. 기준 에이전트가 내시균형을 근사하는 초인간급이라, 앞으로 알고리즘 성능 비교의 공통 잣대가 생긴 셈이에요.

핵심은 분산(운) 문제를 AIVAT로 줄였다는 점이에요. 편향 없는 분산 감소 기법을 넣어, 단순 몬테카를로 대비 10배 적은 핸드로도 같은 통계적 유의성을 확보했어요. GPT-5.4, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4 등 제로샷 테스트도 진행됐지만 전부 기준선 아래였어요.

LLM 추론이 확실히 좋아졌어도, 불완전 정보·숨은 상태 추론이 필요한 멀티에이전트 계획에서는 아직 갈 길이 멀다는 신호예요.