Un programador ha construido un solver de póker en navegador (holdem.computer) sin recurrir a ninguna biblioteca de tensores: en su lugar, pidió a Codex que generara kernels WebGPU personalizados para evaluar la red neuronal y ejecutar el algoritmo central, tomando PyTorch como referencia de corrección. La motivación era ofrecer de forma gratuita y de código abierto una herramienta que los solvers comerciales como Piosolver o GTOWizard cobran caro, y servirla íntegramente en el navegador para evitar los costes de cómputo en servidor.
El proyecto combina técnicas descritas en papers académicos como DeepStack y ReBeL: usa counterfactual regret minimization (CFR) con profundidad de búsqueda limitada y una red neuronal como función de aproximación en el corte, en vez de las grandes tablas de abstracción de los solvers clásicos. Solo soporta partidas heads-up (dos jugadores) y, según el autor, se ha entrenado con aproximadamente 100 veces menos cómputo que los modelos de la literatura, por lo que no es el solver más fuerte del mercado ni incluye funciones como node locking.
El artículo argumenta que, en 2026, la generación de código barata y verificable invierte la lógica tradicional de las bibliotecas: si el cálculo está bien definido, hay una implementación de referencia fiable y existen tests que capturan el comportamiento relevante, escribir un kernel específico puede superar a una biblioteca generalista. El autor consiguió más de 10 veces de aceleración sobre la implementación naive de Codex en una sola pasada, y pasó de dedicar meses a depurar código generado a delegar casi toda la escritura, manteniendo él la planificación y el juicio sobre qué construir. Subraya además que la elección de biblioteca o lenguaje importa menos que nunca, y que reescribir proyectos desde cero deja de estar prohibido cuando los agentes pueden asumir el trabajo.