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精确制导，第二部分：手牌vs手牌范围
在之前的四个章节中，我们展示了当我们拿着一手牌对抗静态或是可预测的动态对手时的一个简单明了的方法；首先我们假设对手的手牌范围，然后通过推测得出对手在手持当前手牌会使用什么样的策略，之后我们尝试根据对手的手牌范围和他可能采取的策略来最大化我们的EV。不管是对抗按照固定策略的对手或是对抗可预料范围内偏离特定策略对手，这种方法会让每一手牌都能榨取最大价值。
但是另一方面，如果对手也是一个高手，那么他也会对我们做相同的事情——阅读我们的手牌范围和策略，发现其中的漏洞并剥削我们。这意味着我们在试图剥削对手应当更为小心，因为如果方式过于明显，对手会轻易地改变他的策略从而反过来剥削我们，我们把这称为反向剥削打法。
让我们来看下个例子。假设某种情况下，我们收集的数据表明对手在特定情况下诈唬概率只有大概10%。那么这种情况下，最优的剥削打法是弃掉抓诈唬牌力的手牌，因为我们每次抓诈唬的手牌只会赢取少量的对手诈唬价值，但是会支付给很多对手的价值下注。
然而我们强劲的对手也不会无视我们策略上的变化。与我们按照阅读对手手牌和策略，分析其中弱点的步骤分析一样，对手同样也按此来分析我们，在这种情况下，他会分析出我们策略上的漏洞，即弃牌率过高。所以他会反过来调整他的策略，在这种情况下，提高诈唬率。然后我们也会注意到这一点，从而调整我们跟注的频率去针对他的策略，诸如此类。每一种情况下的最优剥削策略的跟注频率是根据对手策略的变化而浮动的，从百分百跟注频率到从不跟注，诸如此类。通过构建这些浮动模型，我们也开始逐渐学习反剥削打法。
在这种情况下的备选策略相对于我们原来的，可能只是稍微调整了一点，这样会让对手不能及时发现，但同时也减少了我们剥削性打法可以攫取的EV。另一种策略就是简单的剥削与反向剥削，试图比对手多考虑一步。在这种情况下，完成的更好（思维层级更为领先）的玩家会获取价值而对手将会失去价值。
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