Evaluation of LLMs for Effective Recommendation of Poker Strategies - Diniz, Lucas de Oliveira; Carneiro, Murillo Guimarães (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este trabalho avalia LLMs na recomendação de ações no pré-flop do pôquer NLHE 6-max. Usamos 1000 mãos rotuladas por estratégias GTO para testar os modelos abertos LLaMA 3.2-3B e Qwen 3-4B em modo zero-shot. Ambos alcançaram 67,7% de acurácia sem fine-tuning, revelando que LLMs generalistas já capturam padrões táticos relevantes. Os resultados destacam seu potencial como ferramentas assistivas. Como trabalhos futuros, propõe-se avaliar fases pós-flop, aplicar fine-tuning supervisionado e explorar usos didáticos interativos.