本文介绍了多种改进的反事实遗憾最小化（CFR）算法，如Deep CFR和CFR$^+$，它们在不完全信息博弈中表现优越，能够有效处理复杂游戏并提高收敛速率。这些算法结合了深度学习与博弈论分析，适用于扑克、麻将等多种游戏。

ABCs算法结合了BQL和CFR算法，实现了在单一智能体和多智能体领域的自适应分支。该算法通过测量环境奖励和转移动力学的稳定性，在马尔可夫决策过程中收敛到最佳策略。ABCs在两人零和游戏中保证收敛到纳什均衡，且在OpenSpiel游戏库和OpenAI Gym中表现出强大性能。