后悔值不再逐格存表：Haar小波压缩把博弈求解内存砍到五万分之一，还快过深度CFR
在有序状态空间的不完全信息博弈中，累积后悔值不再按每个信息集逐格存储，而是转成Haar小波系数、只保留最大的若干个。此前表格型CFR+在细粒度离散下内存随博弈树线性膨胀，深度CFR则以神经网络推理换取内存、带来延迟。在Deep-Stack Kuhn扑克上，状态数从一千增到一千万时内存只从0.6 MB升到2.1 MB，压缩比超过99.9%；在Flop Hold'em上达到同等可剥削度的时间约为深度CFR的六点五分之一。