本篇文章给大家谈谈压榨型策略德扑，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，收藏本站线上德州APP下载。
作者/叶小彤
23岁女孩跳窗身亡18天后，货拉拉给到迟来的道歉。
货拉拉女孩跳窗身亡事件的最新进展是，当事司机因涉嫌过失杀人被刑拘。
今天早晨，货拉拉发布致歉公告，称将推进安全整改工作，包括“在跟车订单场景中上线强制全程录音功能”、“严格司机准入制度”等七大措施。
北京春林律师事务所主任庞九林向剁椒娱投（ID：ylwanjia）表示，由于货拉拉提供的是中介服务，并不是运输的主体，所以在这次的用户跳窗身亡事件中，货拉拉需为提供中介服务过程中的过错承担民事责任，给予相应赔偿，但不会被行政处罚。
此次货拉拉重大事故是过去多年来蒙眼狂奔，一味抢占市场而枉顾安全问题的集中爆发。
货拉拉诞生之初，主要是运输货物，确实不涉及乘客人身安全问题，但2018年之后，货拉拉开始载客，当业务已经从to B的货运业务扩张至 to C的搬家业务时，货拉拉的运营调整却没有跟上。
货拉拉看起来只想充当连接用户搬家需求和承运方之间的中介，对于用户和承运方间的纠纷不愿担责，并在用户协议中将自身的追责可能性降至最低。所以，货拉拉此前的安全投入很少，而且在危机发生后回应迟缓。
和当年的滴滴顺风车一样，货拉拉没有意识到，当发展成大体量的共享平台后，自己所要承担起的 社会 责任。
货拉拉CEO曾是职业赌徒，将“提升效率”作为公司优先级
货拉拉成长于粤港澳大湾区，自2014年起在中国大陆和东南亚两地发展，主要业务包括同城/跨城货运、企业版物流服务和搬家业务。
货拉拉的创始人兼CEO周胜馥有着另类的发家史，他曾是一个职业“赌徒”。
他是香港新界史上第一个十优状元，并毕业于斯坦福大学经济系。2002年，他从贝恩咨询辞职，接下来在澳门赌场开始了7年的职业德州扑克手生涯。
最初几年，他每月只能赢几千块。后来，每月能赢上十万港币。他不仅能算出每手牌的胜率，还能算出每小时能赢多少钱。
当周胜馥掌握了德扑这门 游戏 的秘诀后，他就对其失去了兴趣。
2013年，周胜馥决定在移动互联网领域创业。受到Uber的启发，他创立了货拉拉。
在创业邦一篇对周胜馥的专访中，他表示，面包车其实比滴滴的市场还要大，全国大概有135万出租车，而面包车大概有2千万辆，而这2千万辆车的效率非常低。大部分时候司机都在面包车里睡着等单。
一直以来，周胜馥把提升货运市场的运营效率作为公司的最优先级，将运营核心放在让用户更快更方便地叫到车，让司机接到更多的订单，达到一定市场规模后，使客单价下降。
在“低价快捷”的优势下，货拉拉的市场迅速扩张。截至2020年9月，货拉拉业务范围已覆盖352座中国大陆城市，平台月活司机48万，月活用户达720万。
据前瞻产业研究院的数据，2019年1-4月，货拉拉平台交易额占行业交易总额的53.6%。在同城货运网约车市场中，货拉拉占据着绝对的龙头地位。
货拉拉一直都是资本的宠儿。今年1月，货拉拉获得15亿美元的F轮融资，投后估值高达100亿美元。此前，货拉拉已获得高瓴资本、红杉资本、顺为资本、清流资本等知名机构的多轮融资，累计融资额达到20.75亿美元。
近年来，快狗、滴滴货运、满帮集团都在加速布局货运市场，抢夺这块超1.3万亿元的大蛋糕。2020年6月，滴滴出行上线货运业务，滴滴货运在2021年1月26日拿到了15亿美元的融资。2020年12月初，国内最大的车货匹配信息平台满帮集团也宣布进场。
与此同时，货运平台的业务也不再仅仅是to B的物流送货业务，也转向了to C的搬家、货运业务。
随着货运平台在搬家业务上的扩张，to C的管理本该跟上步伐。但货运平台显然更重视快速抢占市场。为了赢取规模效应，忽视了精细化的用户运营。
历史 总是惊人的相似。
当初滴滴风车在发生司机杀害乘客的恶性事件后，发布道歉信称，“归根结底是我们的好胜心盖过了初心，在短短几年里，我们靠着激进的业务策略和资本的力量一路狂奔，来证明自己。”
一边是急速扩张的增长需求，另一边是对用户隐私和安全的保障。
只有无辜的受害者出现，被资本裹挟的互联网公司才意识到，后者才是更重要的事情。
货拉拉自认第三方中介，靠向司机收取会员费盈利
有网友评价，货拉拉只是一个“披着搬家公司外衣”的中介平台。
这种感知，源自许多用户在使用货拉拉的过程中并没有体验到“搬家服务”。货拉拉的司机很少会帮客户搬东西，如果要帮忙运，通常都要额外收费。
而在货拉拉司机看来，“为客户搬运东西”不应该是义务劳动，是需要收费的。因为用户的搬家需求——“搬运物品”，事实上，并没有被算在平台给司机的钱里。
此外，有用户反馈称，货拉拉不提供正规发票做报销使用。黑猫投诉显示，今年以来，消费者对货拉拉拒开个人版发票的投诉高达120条。对此货拉拉表示，货拉拉个人版仅作为信息服务，平台不支持开票，如需开具发票，可使用企业版货拉拉下单。
这些都说明，在货拉拉的认知中，它只是承运方和客户之间的撮合方，并不认为自己是搬家服务提供方。这导致了用户和司机之间种种问题的出现。
在货拉拉的搬家服务协议中，货拉拉称，自己仅为搬运服务提供方与用户提供第三方信息中介服务，与承运司机不存在挂靠、雇佣、劳动、劳务、合伙、合资或其他关系。
图注：货拉拉APP搬家信息服务协议
货拉拉表示，并不参与具体的货物运输交易。如果用户与司机产生纠纷或责任，都与货拉拉无关。
而且，货拉拉称，对于搬运服务提供方信息的真实性、准确性与完整性没有核查或核实的义务，用户需要自行核实。
由此可见，货拉拉只把自己当成第三方信息中介，只提供居间信息服务，对于用户和司机之间的纠纷不承担直接责任，并在用户协议上将自己的追责可能性降到最低。
截至2月24日，黑猫投诉上对于货拉拉的投诉意见达到3271条，主要集中在司机私抬价格和物品损坏上。去年年中，一名拥有百万粉丝的博主在微博爆料，不到两公里的距离，货拉拉司机给自己开出了5400元的搬家费用。
而货拉拉的多位司机则对剁椒娱投表示，他们也有苦衷，平台给的客单价太低了，花一两个小时跑一单才赚30元，所以只能通过二次收费来多赚点。
2019年7月，货拉拉为了和快狗打价格战，在全国大范围下调运费价格，引发了司机群体性不满。据媒体报道，众多司机到货拉拉泉州公司表达对调价的抗议。
但另一方面，早在2017年，货拉拉就表示已经在部分城市实现了盈利。盈利的方式，是通过向司机按月收取会员费。
货拉拉对司机实行会员制，有初级、高级、超级三个等级。初级等级会员费30天199元，一天只能免抽成接一单；高等级会员费30天499元，免抽成接三单，超过部分仍然会抽成15%；超级会员的会员费30天699元，则可以免信息费接单。
因此，在货拉拉司机看来，自己“被压榨”了，一位货拉拉司机刘师傅说，在平台上越来越赚不到钱。“有的司机现在根本就没有单子干，买了一个车要花几万块钱，但一天拉不了多少钱。”
这一定程度导致了司机将与平台的矛盾转嫁到消费者身上。当货拉拉司机和消费者之间的关系剑拔弩张，就埋下了巨大的隐患。
货拉拉安全隐患，折射网约货运的监管滞后
曾经的滴滴顺风车，在发生了多起恶性凶杀案后，才逐步建立起行程分享、行程录音、紧急联系人设置、人脸识别功能、一键110报警等一系列安全机制，
可以说，网约车行业的安全规范标准，是依靠一桩桩鲜活生命的教训搭建起来的。但在同城货运行业，货拉拉们一直缺乏安全意识。
首先在司机入驻审核上，货拉拉的门槛标准较为宽松。
货拉拉司机版APP显示，司机加盟的条件包括具备C1及以上驾驶执照，驾龄1年以上，提供身份证、驾驶证、行驶证等证件信息。而对司机的个人资质，仅有“无不良行为记录”这一模糊的标准。
货拉拉司机苗师傅对剁椒娱投（ID:ylwanjia）表示，平台合同要求有纹身、犯罪前科的不允许加入，但并没有审查资质的过程，“只要有一辆车，登上平台注册一下，然后带上身份证、驾驶证等证件，去货拉拉那边培训个半天左右就行。”
相比之下，网约车平台有对司机人像核对、犯罪记录调查、身体状况、酒后驾驶记录等多方面的审核。
另外，这起“女孩从货拉拉货车上跳窗身亡”案件，影响警方取证的一大难点，就在于车内缺乏录音和监控设备。这也是货拉拉遭受舆论讨伐最严重的地方。
但是，大多数同城货运平台中，除了滴滴货运在服务协议中有提及具有“录音录像”功能，货拉拉、运满满、快狗打车等平台均没有这一功能。
同时，货拉拉等货车平台是否可以载客曾经引发争议。这是个很关键的问题，这决定了货运平台是“拉人”还是“拉货”，两项业务的安全标准是不一样的。
虽然货拉拉规定，平台的货运车辆不能够接纳客运订单。
但是，实际情况是，不少货拉拉司机都有违规客运的情况。而平台也没有采用严格的自查方式来制止。
2018年7月，北京进入暴雨季节，上班族们很难打到滴滴，就流行起叫货拉拉，让货车送自己上班。
刘师傅对剁椒娱投说，有些乘客打不到滴滴或者携带宠物，就会打货拉拉，“有这个需求，你说我能不接单吗。而且只要客户不申诉，平台就不管。”
而在跟车规定上，目前多个网约货运平台标准不一。仅有快狗打车明确规定不提供包括跟车在内的载客服务；滴滴货运允许搭载跟车人员；运满满表示与司机协商后可以跟车。货拉拉则规定，个人用户可以在货运服务中选择跟车，跟车人数不能超过2人。
货拉拉这次事件，虽然还无最终调查结果，但已经暴露出同城货运企业在用户利益维护上明显的管理漏洞。如果这个问题不解决，融资再多，可能头上也要悬一把达摩克里斯之剑。
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2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。
去年也有很多 游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的 游戏 ，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。
机器之心整理了去年全年 在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究 。让我们以时间的顺序来看：
第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种 大型无监督语言模型 ，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。
该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。
GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在 知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务 上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。
最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的 社会 影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略： 仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重 。
机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。
论文链接：
在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。
首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。
研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下， 无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战 。
去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法， 这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务 。
论文链接：
通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？
来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。
作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法 。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。
基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。
延伸阅读：
2019 年 7 月，在无限制德州扑克六人对决的比赛中，德扑 AI Pluribus 成功战胜了五名专家级人类玩家。Pluribus 由 Facebook 与卡耐基梅隆大学（CMU）共同开发，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究已经登上了当期《科学》杂志。
据介绍，Facebook 和卡内基梅隆大学设计的比赛分为两种模式：1 个 AI+5 个人类玩家和 5 个 AI+1 个人类玩家，Pluribus 在这两种模式中都取得了胜利。如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。 这是 AI 首次在玩家人数（或队伍）大于 2 的大型基准 游戏 中击败顶级职业玩家 。
在论文中，Pluribus 整合了一种新的在线搜索算法，可以通过搜索前面的几步而不是只搜索到 游戏 结束来有效地评估其决策。此外，Pluribus 还利用了速度更快的新型 Self-Play 非完美信息 游戏 算法。综上所述，这些改进使得使用极少的处理能力和内存来训练 Pluribus 成为可能。 训练所用的云计算资源总价值还不到 150 美元 。这种高效与最近其他人工智能里程碑项目形成了鲜明对比，后者的训练往往要花费数百万美元的计算资源。
Pluribus 的自我博弈结果被称为蓝图策略。在实际 游戏 中，Pluribus 使用搜索算法提升这一蓝图策略。但是 Pluribus 不会根据从对手身上观察到的倾向调整其策略。
在人工智能之外的量子计算领域，去年也有重要的研究突破。2019 年 9 月，谷歌提交了一篇名为《Quantum supremacy using a programmable superconducting processor》的论文自 NASA 网站传出，研究人员首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。因此，谷歌宣称实现「量子优越性」。之后，该论文登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
这一成果源自科学家们不懈的努力。谷歌在量子计算方向上的研究已经过去了 13 年。2006 年，谷歌科学家 Hartmut Neven 就开始 探索 有关量子计算加速机器学习的方法。这项工作推动了 Google AI Quantum 团队的成立。2014 年，John Martinis 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，开始构建量子计算机。两年后，Sergio Boixo 等人的论文发表，谷歌开始将工作重点放在实现量子计算优越性任务上。
如今，该团队已经构建起世界上第一个超越传统架构超级计算机能力的量子系统，可以进行特定任务的计算。
量子优越性实验是在一个名为 Sycamore 的 54 量子比特的完全可编程处理器上运行的。该处理器包含一个二维网格，网格中的每个量子比特与其他四个相连。量子优越性实验的成功归功于谷歌改进了具有增强并行性的双量子比特门，即使同时操作多个门，也能可靠地实现记录性能。谷歌使用一种新型的控制旋钮来实现这一性能，该旋钮能够关闭相邻量子比特之间的交互。此举大大减少了这种多连通量子比特系统中的误差。此外，通过优化芯片设计来降低串扰，以及开发避免量子比特缺陷的新控制校准，谷歌进一步提升了性能。
虽然 AI 没有打败最强人类玩家 Serral，但其研究的论文仍然登上了 Nature。2019 年 10 月底，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了当期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何 游戏 限制的情况下」已经达到星际争霸Ⅱ人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家 。
回顾 AlphaStar 的发展历程，DeepMind 于 2017 年宣布开始研究能进行即时战略 游戏 星际争霸Ⅱ的人工智能——AlphaStar。2018 年 12 月 10 日，AlphaStar 击败 DeepMind 公司里的最强玩家 Dani Yogatama；12 月 12 日，AlphaStar 已经可以 5:0 击败职业玩家 TLO 了（TLO 是虫族玩家，据 游戏 解说们认为，其在 游戏 中的表现大概能有 5000 分水平）；又过了一个星期，12 月 19 日，AlphaStar 同样以 5:0 的比分击败了职业玩家 MaNa。至此，AlphaStar 又往前走了一步，达到了主流电子竞技 游戏 顶级水准。
根据《Nature》论文描述，DeepMind 使用通用机器学习技术（包括神经网络、借助于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习）直接从 游戏 数据中学习。AlphaStar 的 游戏 方式令人印象深刻——这个系统非常擅长评估自身的战略地位，并且准确地知道什么时候接近对手、什么时候远离。此外，论文的中心思想是将 游戏 环境中虚构的自我博弈扩展到一组智能体，即「联盟」。
联盟这一概念的核心思想是：仅仅只是为了赢是不够的。相反，实验需要主要的智能体能够打赢所有玩家，而「压榨（exploiter）」智能体的主要目的是帮助核心智能体暴露问题，从而变得更加强大。这不需要这些智能体去提高它们的胜率。通过使用这样的训练方法，整个智能体联盟在一个端到端的、完全自动化的体系中学到了星际争霸Ⅱ中所有的复杂策略。
2019 年在 AI 领域的各个方向上都出现了很多技术突破。新的一年，我们期待更多进展。
此外，机器之心于 2019 年 9 月底推出了自己的新产品 SOTA 模型，读者可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
Big Blind：大盲注，简称“BB”。
Blind：盲注，除了前注外，位于庄家左手第一个、第二个的玩家必须依照规则进行下注（庄家左手第一个为小盲，左手第二个为大盲，小盲通常是该牌局的注额下限，而大盲则是小盲的两倍）。
Small Blind：小盲注，简称“SB”。
游戏规则
德州扑克一共有52张扑克牌，没有王牌。在牌局开始的时候，每个玩家都会发得两张面朝下的底牌。在经过所有的押注圈以后。
若仍不能分出胜负，游戏则会进入“摊牌”阶段，也就是让所剩的玩家亮出各自的底牌以较高下，持大牌者获胜。根据不同的对手，采取不同的策略，只有知己知彼，才能百战百胜。
德州扑克是一种对战类的公共牌类纸牌游戏。同一张牌桌至少需要2名扑克玩家参加，当然最多的，甚至可以容纳10人。德克萨斯扑克一共用52张扑克牌来开始比赛（无大小王）。每位玩家在开始时会得到两张底牌。
然后牌桌上会陆续发出五张牌，前三张一起发出来，第四张和第五张单独发出来，这五张牌被称为公共牌，在这些牌发出来的间隙，共有四个下注轮。
压榨型策略德扑的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、压榨型策略德扑的信息别忘了在本站进行查找喔。
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