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SoG模型源于两个项目：一是首个在扑克中击败人类职业玩家的AI程序DeepStack，其由加拿大阿尔伯塔大学研究团队创建；另一个是“深度思维”公司创建的AlphaZero，其在国际象棋和围棋等游戏中击败了最优秀的人类玩家。

这两个模型之间的区别在于：一个模型关注的是不完美的知识游戏，也就是玩家不知道所有其他玩家的状态，比如扑克游戏中其他玩家的牌；而另一个模型则关注的是国际象棋这样的完美知识游戏，玩家可随时看到所有棋子的位置。这两种游戏所需要的策略大相径庭。“深度思维”雇佣了DeepStack团队，建立了一个通用模型，SoG应运而生。

研究人员在国际象棋、围棋、得州扑克和一种名为“苏格兰场”的桌游上测试了SoG，发现它可击败几款现有的AI模型和最优秀的人类玩家。研究人员表示，SoG应该也能学会玩其他游戏。SoG会先开始学习如何玩游戏，然后通过实践改进并教会自己如何与另一个版本的自己比赛，在此过程中学习新策略，增强自己的能力，使其更具通用性。

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