早在十年以前AlphaGo就在围棋上达到了人类的顶尖水平，K牌桌面和卡组空间更加有限，理论上可能比围棋简单，所以AI应当能够击败人类。以下是关于如何设计AI选手的一些不成熟的想法，如果冰岛人搞得好的话也许Williams和Muller大将可以不再依赖印牌
关于策略的设计，大体上可以仿照AlphaGo的做法，弄一个决策者（策略网络）和一个评估者（价值网络），决策者预测下一步怎么走，评估者根据场面，手牌和卡组来计算胜率。由于决策空间很有限（手牌和场上空间都很少），主要是要训练出评估能力，然后选择最大化胜率的决策即可。这个评估这可以是一个比较传统的神经网络，或者是一个经过微调的大语言模型。然后训练过程可以用人类对局做监督学习，直接从零开始搞强化学习也可以。
针对卡组构筑问题，就用强化学习然后根据胜率调整卡牌即可。还有一个问题就是如何考虑环境，但是环境似乎可以由进化算法演化出来，而不是每次某些卡组占领环境的时候再来做平衡。
另外，在对局过程中无法准确预知对手手牌及卡组，所以可能额外需要一个评估过程来评估对手卡组和手牌的组成概率。可能得假设对手卡组来做随机采样，对自己的卡组顺序也是如此。这个过程应该可以按照概率论计算出来。

冰岛人没内存做AI

AI可以看见对方的手牌吗

不用ai，足本都能直接打败人类了

这个游戏本质上是运气游戏，而且运气占大头。感觉ai也没什么好提高胜率的办法。

byd我随手搓的做每日任务的卡组被sato大酱剃头踢死了

根本不需要，这游戏构筑大于一切，只要冰岛人勤快点给穆勒大酱抄套天梯前百卡组就可以打败一堆粉碎日了。入坑小登拿日快一辈子解不掉由999，银KV，科尔孙，344筑起的高墙，就算有高级AI又能咋样呢

AI现场印牌