在新书 《The Exploitative Edge》 中，我们讨论了 GTO 解算器在制定剥削性策略中的作用。许多玩家在尝试使用解算器达成这一目的时，会依赖所谓的 “节点锁定（node locking）” 功能。
表面上看，这似乎是合理的办法，但其中存在一些问题。
一个常见的误解是：只需在某个节点进行一次 node lock，就能生成最具剥削性的策略。
所谓 node locking，是指我们强制解算器在特定决策节点采用某种固定策略。
举个例子：
假设某玩家群体在面对 33% 底池 c-bet 且牌面为 A 高或 K 高时，会以 42% 的频率弃牌。此时我们可以在游戏树中加入 node lock，强制大盲在该节点 以 42% 的频率弃牌，而不是 GTO 解算出的 34.9%。
完成 node lock 后，我们可以重新运行整组解算。
除了因为 node lock 导致翻牌圈弃牌率更高外，其余所有求解算法的运行方式都保持不变。
Node Locking 的问题（精简版）
在《The Exploitative Edge》中提到，许多玩家用 node locking 来对抗玩家池的偏差，但这方法常被误解。
为什么单个 node lock 不等于最大剥削？
解算器默认对手在其他所有节点都打完美 GTO。
这样会限制解算器的剥削力度，因为它必须保持“不被反剥削”。
现实中，一个会在翻牌过度弃牌的玩家，通常在其他节点也会犯错。
要得到真正的最大剥削策略（max exploit），理论上要把对手在整个游戏树的策略都锁进去，这复杂得难以实现，也不是 GTO 解算器的设计目的。
Node lock 仍然有用
它能帮助我们理解：
对抗特定玩家池偏差时应该做出怎样的方向调整。
但它不是用来找“完美剥削”的。
更好的时间利用
按解算器的原意研究均衡与偏差
或通过玩家池数据寻找真实剥削点。
