Microsoft

At a glance

• Phi-4-reasoning-vision-15B is a compact and smart open‑weight multimodal reasoning model that balances reasoning power, efficiency, and training data needs. It is a broadly capable model that allows for natural interaction for a wide array of vision-language tasks and excels at math and science reasoning and understanding user-interfaces.
• We share lessons learned and best practices for training a multimodal reasoning model—showing the benefit of careful architecture choices, rigorous data curation, and the benefits of using a mixture of reasoning and non-reasoning data.

We are pleased to announce Phi-4-reasoning-vision-15B, a 15 billion parameter open‑weight multimodal reasoning model, available through Microsoft Foundry (opens in new tab), HuggingFace (opens in new tab) and GitHub (opens in new tab). Phi-4-reasoning-vision-15B is a broadly capable model that can be used for a wide array of vision-language tasks such as image captioning, asking questions about images, reading documents and receipts, helping with homework, inferring about changes in sequences of images, and much more. Beyond these general capabilities, it excels at math and science reasoning and at understanding and grounding elements on computer and mobile screens. In particular, our model presents an appealing value relative to popular open-weight models, pushing the pareto-frontier of the tradeoff between accuracy and compute costs. We have competitive performance to much slower models that require ten times or more compute-time and tokens and better accuracy than similarly fast models, particularly when it comes to math and science reasoning.

Figure 1: Phi-4-reasoning-vision-15B presents a compelling option compared to existing models, pushing the pareto-frontier of the tradeoff between accuracy and compute costs. We have competitive performance to much slower models that require more time and tokens and higher accuracy than similarly fast models. These values were computed by averaging accuracy, time, and output token-counts for a subset of 4 benchmarks: ChartQA_TEST, MathVista_MINI, MMMU_VAL, and ScreenSpot_v2, where we had logged these values. 

In this post, we share the motivations, design choices, experiments, and learnings that informed its development, as well as an evaluation of the model’s performance and guidance on how to use it. Our goal is to contribute practical insight to the community on building smaller, efficient multimodal reasoning models and to share an open-weight model that is competitive with models of similar size at general vision-language tasks, excels at computer use, and excels on scientific and mathematical multimodal reasoning.

A focus on smaller and faster vision–language models

Many popular vision-language models (VLMs) have trended towards growing in parameter count and, in particular, the number of tokens they consume and generate. This leads to increase in training and inference-time cost and latency, and impedes their usability for downstream deployment, especially in resource‑constrained or interactive settings.

A growing countertrend towards smaller (opens in new tab) models aims to boost efficiency, enabled by careful model design and data curation – a goal pioneered by the Phi family of models (opens in new tab) and furthered by Phi-4-reasoning-vision-15B. We specifically build on learnings from the Phi-4 and Phi-4-Reasoning language models and show how a multimodal model can be trained to cover a wide range of vision and language tasks without relying on extremely large training datasets, architectures, or excessive inference‑time token generation. Our model is intended to be lightweight enough to run on modest hardware while remaining capable of structured reasoning when it is beneficial. Our model was trained with far less compute than many recent open-weight VLMs of similar size. We used just 200 billion tokens of multimodal data leveraging Phi-4-reasoning (trained with 16 billion tokens) based on a core model Phi-4 (400 billion unique tokens), compared to more than 1 trillion tokens used for training multimodal models like Qwen 2.5 VL (opens in new tab) and 3 VL (opens in new tab), Kimi-VL (opens in new tab), and Gemma3 (opens in new tab). We can therefore present a compelling option compared to existing models pushing the pareto-frontier of the tradeoff between accuracy and compute costs.

Figure 2: Phi-4-Reasoning-Vision can help with a wide range of everyday tasks. Lessons from training a multimodal model

Training a multimodal reasoning model raises numerous questions and requires many nuanced design choices around model architecture, dataset quality and composition, and the interaction between reasoning‑heavy and non-reasoning perception‑focused tasks.

Model architecture: Early- vs mid-fusion

Model architectures for VLMs differ primarily in how visual and textual information is fused. Mid-fusion models use a pretrained vision encoder to convert images into visual tokens that are projected into a pretrained LLM’s embedding space, enabling cross-modal reasoning while leveraging components already trained on trillions of tokens. Early-fusion models process image patches and text tokens in a single model transformer, yielding richer joint representations but at significantly higher compute, memory, and data cost. We adopted a mid-fusion architecture as it offers a practical trade-off for building a performant model with modest resources.

Model architecture: Vision encoder and image processing

We build on the SigLIP-2 (opens in new tab) vision encoder and the Phi-4-Reasoning backbone. In previous research, we found that multimodal language models sometimes struggled to solve tasks, not because of a lack of reasoning proficiency, but rather an inability to extract and select relevant perceptual information from the image. An example would be a high-resolution screenshot that is information-dense with relatively small interactive elements.

Several open-source multimodal language models have adapted their methodologies accordingly, e.g., Gemma3 (opens in new tab) uses pan-and-scan and NVILA (opens in new tab) uses Dynamic S2. However, their trade-offs are difficult to understand across different datasets and hyperparameters. To this end, we conducted an ablation study of several techniques. We trained a smaller 5 billion parameter Phi-4 based proxy model on a dataset of 10 million image-text pairs, primarily composed of computer-use and GUI grounding data. We compared with Dynamic S2, which resizes images to a rectangular resolution that minimizes distortion while admitting a tiling by 384×384 squares; Multi-crop, which splits the image into potentially overlapping 384×384 squares and concatenates their encoded features on the token dimension; Multi-crop with S2, which broadens the receptive field by cropping into 1536×1536 squares before applying S2; and Dynamic resolution using the Naflex variant of SigLIP-2, a natively dynamic-resolution encoder with adjustable patch counts.

Our primary finding is that dynamic resolution vision encoders perform the best and especially well on high-resolution data. It is particularly interesting to compare dynamic resolution with 2048 vs 3600 maximum tokens: the latter roughly corresponds to native HD 720p resolution and enjoys a substantial boost on high-resolution benchmarks, particularly ScreenSpot-Pro. Reinforcing the high-resolution trend, we find that multi-crop with S2 outperforms standard multi-crop despite using fewer visual tokens (i.e., fewer crops overall). The dynamic resolution technique produces the most tokens on average; due to their tiling subroutine, S2-based methods are constrained by the original image resolution and often only use about half the maximum tokens. From these experiments we choose the SigLIP-2 Naflex variant as our vision encoder.

MethodMax TokensMathVistaScreenSpotScreenSpot-ProV*BenchDynamic-S2309642.978.49.452.9Multi-crop309643.467.85.451.8Multi-crop with S2204843.479.110.657.1Dynamic resolution204845.281.59.251.3Dynamic resolution360044.979.717.556.0Table 1: Results with different resolution handling approaches. The top two configurations on each benchmark are in bold. Data: Quality and composition

As with its language backbone Phi-4-Reasoning, Phi-4-reasoning-vision-15B was trained with a deliberate focus on data quality. Our final dataset consists primarily of data from three sources: open-source datasets which were meticulously filtered and improved; high-quality domain-specific internal data; and high-quality data from targeted acquisitions. The overwhelming majority of our data lies in the first category: data which originated as open-source data, which were significantly filtered and improved, whether by removing low-quality datasets or records, programmatically fixing errors in data formatting, or using open-source images as seeds to synthetically generate higher-quality accompanying text.

The process of improving open-source data began by manually reviewing samples from each dataset. Typically, 5 to 10 minutes were sufficient to classify data as excellent-quality, good questions with wrong answers, low-quality questions or images, or high-quality with formatting errors. Excellent data was kept largely unchanged. For data with incorrect answers or poor-quality captions, we re-generated responses using GPT-4o and o4-mini, excluding datasets where error rates remained too high. Low-quality questions proved difficult to salvage, but when the images themselves were high quality, we repurposed them as seeds for new caption or visual question answering (VQA) data. Datasets with fundamentally flawed images were excluded entirely. We also fixed a surprisingly large number of formatting and logical errors across widely used open-source datasets.

We extracted additional value from existing datasets through reformatting, diversification, and using images as seeds for new data generation. We generated detailed image descriptions alongside original QA pairs for math and science data, had data perform “double-duty” by embedding instruction-following requirements directly into domain-specific QA, created “scrambled,” “caption-matching,” and “what’s changed?” records to improve multi-image reasoning and sequential navigation for CUA scenarios, and diversifying prompt styles to encourage robustness beyond perfectly structured questions.

To supplement the improved open-source data, we utilize high-quality internal datasets, several math-specific datasets which were acquired during training of the Phi-4 language model, and also some domain-specific curated data; for example, latex-OCR data generated by processing and rendering equations from arXiv documents.

before returning a bounding box coordinates for a UI grounding task, and the other uses a tag with step-by-step reasoning to answer a chart question about expatriate populations, concluding with "Dubai." " class="wp-image-1163336"/> Figure 3: Phi-4-reasoning-vision-15B training data composition and examples Data: Mathematics vs. computer-use data proportion

One of our goals was to train a model that performs well across general vision-language tasks, while excelling at mathematical and scientific reasoning and computer-use scenarios. How to structure datasets for generalizable reasoning remains an open question—particularly because the relationship between data scale and reasoning performance can lead to starkly different design decisions, such as training a single model on a large dataset versus multiple specialized models with targeted post-training.

Research on long-tailed classification robustness has suggested that balancing or removing data from overrepresented tasks or subgroups (opens in new tab) is an effective method for ensuring good performance. Nevertheless, these insights are not fully utilized or explored when it comes to training VLMs, which at times have favored scale over careful data balancing. To achieve our goals, we conducted a set of experiments to analyze a range of data ratios between our focus domains.

Using the same 5 billion parameter proxy model as for previous experiments, we trained while varying the amount of mathematics and science vs. computer-use data for each run. Each dataset included the same subset of 1 million general image-text pairs as a baseline. For mathematics and science data, we used a subsample of 150,000 records, optionally duplicating each one up to three times. Next, we included up to 450,000 computer-use records, and optionally an additional 400,000 from Phi-Ground.

We found that that multimodal mathematics and science performance were not harmed by additional computer-use data, and vice versa. Interestingly, we found that increasing mathematics data by 3x while keeping computer-use data constant improved math, science, and computer-use benchmarks.

GeneralMath and ScienceCUATotalMMMUMathVistaScreenSpot-V21M150K450K1.6M44.037.448.21M150K850K2.0M44.137.360.01M450K450K1.9M45.336.048.31M450K850K2.3M43.438.963.11M150K150K1.3M44.236.929.81M150K250K1.4M45.437.437.7Table 2: Varying the ratios of math and CUA data. Increasing math data by 3x while keeping computer-use data constant improves both math and computer-use benchmarks.  Data: Synthetic data for text-rich visual reasoning

Recent work (opens in new tab) suggests that targeted synthetic data can materially improve multimodal reasoning, particularly for text-rich visual domains such as charts, documents, diagrams, and rendered mathematics. Using images, questions, and answers that are programmatically generated and grounded in the visual structure enables precise control over visual content and supervision quality, resulting in data that avoids many annotation errors, ambiguities, and distributional biases common in scraped datasets. This enables cleaner alignment between visual perception and multi-step inference, which has been shown to translate into measurable gains on reasoning-heavy benchmarks.

Synthetic text-rich images expand coverage of long-tail visual formats that are underrepresented in real data but disproportionately impact reasoning accuracy, improving not only visual grounding but also downstream reasoning by ensuring that failures are less often caused by perceptual errors. We found that programmatically generated synthetic data is a useful augmentation to high-quality real datasets — not a replacement, but a scalable mechanism for strengthening both perception and reasoning that complements the training objectives in compact multimodal models such as Phi-4-reasoning-vision-15B.

Mixing non-reasoning and reasoning as a design objective

In language-only settings, reasoning traces have improved performance on many tasks, but they require additional compute which adds undesired latency. In multimodal settings, this tradeoff is less clear-cut, for tasks such as image captioning and optical character recognition (OCR), reasoning is often unnecessary and can even be harmful (opens in new tab), while mathematical and scientific problem-solving benefit from multi-step reasoning. Thus, the choice of when to reason or not can be quite nuanced.

Training approaches for multimodal reasoning models

Language-only reasoning models are typically created through supervised fine-tuning (SFT) or reinforcement learning (RL): SFT is simpler but requires large amounts of expensive reasoning trace data, while RL reduces data requirements at the cost of significantly increased training complexity and compute. Multimodal reasoning models follow a similar process, but the design space is more complex. With a mid-fusion architecture, the first decision is whether the base language model is itself a reasoning or non-reasoning model. This leads to several possible training pipelines:

• Non-reasoning LLM → reasoning multimodal training: Reasoning and multimodal capabilities are trained together.
• Non-reasoning LLM → non-reasoning multimodal → reasoning multimodal training: Multimodal capabilities are learned first, then reasoning is added.
• Reasoning LLM → reasoning multimodal training: A reasoning base is used, but all multimodal data must include reasoning traces.
• Our approach: Reasoning LLM → mixed non-reasoning / reasoning multimodal training. A reasoning-capable base is trained on a hybrid data mixture, learning when to reason and when to respond directly.

Approaches 1 and 2 offer flexibility in designing multimodal reasoning behavior from scratch using widely available non-reasoning LLM checkpoints but place a heavy burden on multimodal training. Approach 1 must teach visual understanding and reasoning simultaneously and requires a large amount of multimodal reasoning data, while Approach 2 can be trained with less reasoning data but risks catastrophic forgetting, as reasoning training may degrade previously learned visual capabilities. Both risk weaker reasoning than starting from a reasoning-capable base. Approach 3 inherits strong reasoning foundations, but like Approach 1, it requires reasoning traces for all training data and produces reasoning traces for all queries, even when not beneficial.

Our approach: A mixed reasoning and non-reasoning model

Phi-4-reasoning-vision-15B adopts the 4th approach listed previously, as it balances reasoning capability, inference efficiency, and data requirements. It inherits a strong reasoning foundation but uses a hybrid approach to combine the strengths of alternatives while mitigating their drawbacks. Our model defaults to direct inference for perception-focused domains where reasoning adds latency without improving accuracy, avoiding unnecessary verbosity and reducing inference costs, and it invokes longer reasoning paths for domains, such as math and science, that benefit from structured multi-step reasoning (opens in new tab).

Our model is trained with SFT, where reasoning samples include “…” sections with chain-of-thought reasoning before the final answer, covering domains like math and science. Non-reasoning samples are tagged to start with a “” token, signaling a direct response, and cover perception-focused tasks such as captioning, grounding, OCR, and simple VQA. Reasoning data comprises approximately 20% of the total mix. Starting from a reasoning-capable backbone means this data grounds existing reasoning in visual contexts rather than teaching it to reason from scratch.

This approach is not without limitations. The balance between modes is a direct function of design choices we made, informed by recent literature (opens in new tab) and observed model behavior during training—though the boundary between modes can be imprecise as it is learned implicitly from the data distribution. Our model allows control through explicit prompting with “” or “” tokens when the user wants to override the default reasoning behavior. The 20/80 reasoning-to-non-reasoning data split may not be optimal for all domains or deployment contexts. Evaluating the ideal balance of data and the model’s ability to switch appropriately between modes remains an open problem.

We view this mixed approach not as a definitive solution, but as one practical and well-motivated point in the design space for balancing latency, accuracy, and flexibility in multimodal systems.

Applications Figure 4: Phi-4-Reasoning-Vision can interpret sequences of images 

Phi-4-reasoning-vision-15B is a high-performing model across many vision-language tasks. It sees and understands the world by looking at a photo, document, chart, or screen and making sense of it. In practice that covers an enormous range of applications — just a few examples include: describing images and answering questions about them, interpreting changes and trends in images sequences, and recognizing objects, landmarks, and transcribing text.

Highlights: Scientific and mathematical reasoning and supporting computer-using agents (CUA)

In addition to general vision and language tasks, Phi-4-reasoning-vision-15B was designed to excel at tasks that combine visual input with structured inference, such as solving math problems presented in visual form, such as handwritten or diagram-based questions, extracting and reasoning over quantitative information in documents and charts, and supporting multi-step reasoning in educational or scientific analysis contexts.

Figure 5: Phi-4-reasoning-vision-15B is great at math and science  Figure 6: Phi-4-reasoning-vision-15B can help with written math problems 

In addition, we trained Phi-4-reasoning-vision-15B to have skills that can enable agents to interact with graphical user interfaces by interpreting screen content and selecting actions. With strong high-resolution perception and fine-grained grounding capabilities, Phi-4-reasoning-vision-15B is a compelling option as a base-model for training agentic models such as ones that navigate desktop, web, and mobile interfaces by identifying and localizing interactive elements such as buttons, menus, and text fields. Due to its low inference-time needs it is great for interactive environments where low latency and compact model size are essential.

Figure 7: Phi-4-reasoning-vision-15B can help navigate computer UIs Evaluation

Phi-4-reasoning-vision-15B was evaluated for accuracy and timing using two complementary open-source frameworks to ensure both rigorous and standardized analysis: Eureka ML Insights (opens in new tab) and VLMEvalKit (opens in new tab).

BenchmarkPhi-4-reasoning-vision-15BPhi-4-reasoning-vision-15B – force nothinkPhi-4-mm-instructKimi-VL-A3B-Instructgemma-3-12b-itQwen3-VL-8B-Instruct-4KQwen3-VL-8B-Instruct-32KQwen3-VL-32B-Instruct-4KQwen3-VL-32B-Instruct-32KAI2D_TEST 84.8 84.7 68.6 84.6 80.4 82.7 83 84.8 85 ChartQA_TEST 83.3 76.5 23.5 87 39 83.1 83.2 84.3 84 HallusionBench64.4 63.1 56 65.2 65.3 73.5 74.1 74.4 74.9 MathVerse_MINI 44.9 43.8 32.4 41.7 29.8 54.5 57.4 64.2 64.2 MathVision_MINI 36.2 34.2 20 28.3 31.9 45.7 50 54.3 60.5 MathVista_MINI 75.2 68.7 50.5 67.1 57.4 77.1 76.4 82.5 81.8 MMMU_VAL 54.3 52 42.3 52 50 60.7 64.6 68.6 70.6 MMStar 64.5 63.3 45.9 60 59.4 68.9 69.9 73.7 74.3 OCRBench 76 75.6 62.6 86.5 75.3 89.2 90 88.5 88.5 ScreenSpot_v2 88.2 88.3 28.5 89.8 3.5 91.5 91.5 93.7 93.9 Table 3: Accuracy comparisons relative to popular open-weight, non-thinking models  BenchmarkPhi-4-reasoning-vision-15BPhi-4-reasoning-vision-15B – force thinkingKimi-VL-A3B-Thinkinggemma-3-12b-itQwen3-VL-8B-Thinking-4KQwen3-VL-8B-Thinking-40KQwen3-VL-32B-Thiking-4KQwen3-VL-32B-Thinking-40KAI2D_TEST 84.8 79.7 81.2 80.4 83.5 83.9 86.9 87.2 ChartQA_TEST 83.3 82.9 73.3 39 78 78.6 78.5 79.1 HallusionBench64.4 63.9 70.6 65.3 71.6 73 76.4 76.6 MathVerse_MINI 44.9 53.1 61 29.8 67.3 73.3 78.3 78.2 MathVision_MINI 36.2 36.2 50.3 31.9 43.1 50.7 60.9 58.6 MathVista_MINI 75.2 74.1 78.6 57.4 77.7 79.5 83.9 83.8 MMMU_VAL 54.3 55 60.2 50 59.3 65.3 72 72.2 MMStar 64.5 63.9 69.6 59.4 69.3 72.3 75.5 75.7 OCRBench 76 73.7 79.9 75.3 81.2 82 83.7 85 ScreenSpot_v2 88.2 88.1 81.8 3.5 93.3 92.7 83.1 83.1 Table 4: Accuracy comparisons relative to popular open-weight, thinking models 

Our model balances thinking and non-thinking performance – on average showing better accuracy in the default “mixed-reasoning” behavior than when forcing thinking vs. non-thinking. Only in a few cases does forcing a specific mode improve performance (MathVerse and MMU_val for thinking and ScreenSpot_v2 for non-thinking). Compared to recent popular, open-weight models, our model provides a desirable trade-off between accuracy and cost (as a function of inference time compute and output tokens), as discussed previously.

Note: All numbers here are the result of running benchmarks ourselves and may be lower than other previously shared numbers. Instead of quoting leaderboards, we performed our own benchmarking, so we could understand scaling performance as a function of output token counts for related models. We made our best effort to run fair evaluations and used recommended evaluation platforms with model-specific recommended settings and prompts provided for all third-party models. For Qwen models we use the recommended token counts and also ran evaluations matching our max output token count of 4096. For Phi-4-reasoning-vision-15B, we used our system prompt and chat template but did not do any custom user-prompting or parameter tuning, and we ran all evaluations with temperature=0.0, greedy decoding, and 4096 max output tokens. These numbers are provided for comparison and analysis rather than as leaderboard claims. For maximum transparency and fairness, we will release all our evaluation logs publicly. For more details on our evaluation methodology, please see our technical report (opens in new tab).

Safety

As with other Phi models, Phi-4-reasoning-vision-15B was developed with safety as a core consideration throughout training and evaluation. The model was trained on a mixture of public safety datasets and internally generated examples designed to elicit behaviors the model should appropriately refuse, in alignment with Microsoft’s Responsible AI Principles. For further details, check out our technical report (opens in new tab).

Open release and community engagement

Phi-4-reasoning-vision-15B is available on Microsoft Foundry (opens in new tab) and HuggingFace (opens in new tab) with additional examples and details on GitHub (opens in new tab). For additional guidance on how to use our model properly and safely, please refer to our Model card (opens in new tab). For further details on the technical aspects of the model, training, and evaluation, see our technical report (opens in new tab).

In line with our goal of supporting future AI development in the community, Phi-4-reasoning-vision-15B is released under a permissive license with model weights, fine‑tuning code, and benchmark logs. We intend this release to complement existing work by providing concrete artifacts that help close gaps in understanding how compact multimodal reasoning models can be built and studied.

Looking forward

Smaller vision–language models with selective, task‑aware reasoning offer one promising direction for making multimodal systems more practical and accessible. We present our model and its learnings to inform ongoing research in multimodal modeling, computer‑using agents, and mathematical scientific reasoning. We hope these details are useful to researchers exploring similar tradeoffs and invite critical evaluation, replication, and extension by the community. If you’d like to join us and help shape the future of multimodal models, please apply for one of our open roles.

Acknowledgements

We thank Rachel Ward for her extensive work on data collection and curation. We thank the GenDatasets, PhiGround, SimCity, and Fara-7B efforts for invaluable training data. We thank Harkirat Behl, Mojan Javaheripi, and Suriya Gunasekar for providing us with Phi-4 checkpoints and guidance on training with Phi models. We additionally thank Sahaj Agarwal, Ahmed Awadallah, Qi Dai, Gustavo de Rosa, Rafah Hosn, Ece Kamar, Piero Kauffmann, Yash Lara, Chong Luo, Caio César Teodoro Mendes, Akshay Nambi, Craig Presti, Matthew Rosoff, Corby Rosset, Marco Rossi, Kashyap Patel, Adil Salim, Sidhartha Sen, Shital Shah, Pratyusha Sharma, Alexey Taymanov, Vibhav Vineet, John Weiss, Spencer Whitehead, the AI Frontiers Team and Leadership, and Microsoft Research Leadership, for their valuable help, insightful discussions, and continued support throughout this work.

Opens in a new tab

The post Phi-4-reasoning-vision and the lessons of training a multimodal reasoning model appeared first on Microsoft Research.

At a glance

• Today’s AI agent benchmarks test one task at a time, while real workplace productivity requires managing dozens of interdependent tasks at once. To reflect this, we created a setting called Multi-Horizon Task Environments (MHTEs).
• Under multi-task loads, leading computer-using agents degrade sharply, with completion rates dropping from 16.7% to 8.7%.
• CORPGEN introduces digital employees, with hierarchical planning, memory isolation, and experiential learning, delivering up to 3.5 times higher completion rates than baselines across three independent agent backends.
• Because CORPGEN is architecture-agnostic and modular, its gains come from system design rather than any single base model, and it benefits directly as underlying models improve.

By mid-morning, a typical knowledge worker is already juggling a client report, a budget spreadsheet, a slide deck, and an email backlog, all interdependent and all demanding attention at once. For AI agents to be genuinely useful in that environment, they will need to operate the same way, but today’s best models are evaluated one task at a time, not dozens at once.

In our paper, “CORPGEN: Simulating Corporate Environments with Autonomous Digital Employees in Multi-Horizon Task Environments,” we propose an agent framework that equips AI with the memory, planning, and learning capabilities to close that gap.

Introducing Multi-Horizon Task Environments

Replicating the reality of workplace multitasking requires a new kind of evaluation environment. In response, we developed Multi-Horizon Task Environments (MHTEs), settings where an agent must manage multiple complex tasks simultaneously. Each task requires 10 to 30 dependent steps within a single session spanning five hours.

To determine what a benchmark would need to test, we ran MHTEs at scale on some of today’s leading AI agents, exposing four weaknesses. First, memory fills up. An agent cannot hold details for multiple active tasks at once. Second, information from one task interferes with reasoning about another. Third, tasks don’t depend on each other in simple sequences. They form complex webs where an agent must constantly check whether upstream work is finished before it can move forward on anything downstream. Fourth, every action cycle requires reprioritizing across all active tasks, not simply resuming where the agent left off.

We also tested three independent agent systems under increasing loads. As the number of concurrent tasks rose from 12 to 46, completion rates fell from 16.7% to 8.7% across all systems.

CORPGEN’s architecture

CORPGEN introduces digital employees: LLM-powered AI agents with persistent identities, role-specific expertise, and realistic work schedules. They operate Microsoft Office applications through GUI automation and perform consistently within MHTEs over hours of continuous activity. Figure 1 illustrates how a digital employee moves through a full workday.

Figure 1. Each day begins with a structured plan and memory loaded from previous sessions. The agent then works through overlapping tasks in repeated cycles, storing key outcomes at day’s end to inform the next session.

CORPGEN addresses each of the four weaknesses of concurrent task execution—memory overload, cross-task interference, dependency complexity, and reprioritization—in a targeted way. Hierarchical planning breaks objectives into daily goals and then into moment-to-moment decisions, allowing the agent to act from a structured plan instead of reviewing all available tasks before each step.

Subagents perform complex operations like web research in isolated contexts, preventing cross-task contamination. A tiered memory system enables selective recall of task-related information rather than retaining everything in active context. Adaptive summarization compresses routine observations while preserving critical information, keeping memory growth controlled.

Because these mechanisms are not tied to a specific base model, we tested CORPGEN across three different agents. In each case, we observed consistent gains. The improvements came from the architecture, not from the strength of any particular model. Figure 2 shows how they fit together within CORPGEN’s architecture.

Figure 2. Four mechanisms support concurrent task execution in CORPGEN: hierarchical planning, isolated subagents, tiered memory, and adaptive summarization. How digital employees collaborate

When multiple digital employees operate in the same environment, collaboration takes shape through standard communication channels, without predefined coordination rules. One employee sends an email requesting data; another picks it up in the next cycle, uses its memory to process it, and responds. This exchange mirrors real workplace communication.

There is no shared internal state between agents. Coordination occurs entirely through email and Microsoft Teams, the same channels many workers use. Over time, these independent exchanges form recognizable organizational patterns. Some agents take on leadership roles; others provide support; shared documents become the connective tissue.

When a communication path breaks, such as an email delivery error, agents reroute messages through alternate channels to keep work moving. The result is a virtual organization that behaves like a real one without being explicitly programmed to do so.

Evaluating CORPGEN

We evaluated CORPGEN on a multi-task benchmark that combined up to 46 tasks into a single six-hour session. Three findings stood out.

Baselines degrade as load increases; CORPGEN does not. All three baseline agent systems showed steady performance declines as task load rose. CORPGEN, by contrast, maintained or improved its completion rates at higher loads. At 46 tasks, CORPGEN completed 15.2% of tasks, compared with 4.3% for the baselines, roughly 3.5 times more.

Experiential learning drives the largest gains. We introduced CORPGEN’s components sequentially: first the orchestration layer, then cognitive tools, and finally experiential learning. The first two produced moderate improvements. Experiential learning, in which agents store records of completed tasks and reuse them when they encounter structurally similar work, produced the largest increase, raising completion rates from 8.7% to 15.2%.

Evaluation methodology changes the picture. When we inspected the actual output files produced by agents, the results agreed with human judgements roughly 90% of the time. Evaluation based on screenshots and action logs agreed only about 40% of the time. This gap suggests that common evaluation approaches may underestimate what agents actually accomplish in practice.

video series

On Second Thought

A video series with Sinead Bovell built around the questions everyone’s asking about AI. With expert voices from across Microsoft, we break down the tension and promise of this rapidly changing technology, exploring what’s evolving and what’s possible.

Explore the series Opens in a new tab Implications and looking forward

The results suggest that memory and retrieval, not just raw model capability, may be a key bottleneck in getting agents to work in the real world. The largest gains came from experiential learning. Agents that learn from prior successes and apply those patterns to structurally similar tasks build an advantage over systems that respond to each task in isolation.

CORPGEN also opens a new lens on how AI agents collaborate. Next steps include testing whether agents can maintain memory across multiple workdays and how they coordinate when working in teams. We are also exploring ways to make agents faster and more reliable by combining different methods of interacting with software.

Acknowledgments

This work is a result of a collaboration between the Office of the CTO at Microsoft and the Microsoft AI Development Accelerator Program (MAIDAP). We would like to thank the Microsoft Security Research team for providing resources that supported this research. We also thank the members of the Microsoft UFO2 (opens in new tab) team and the Mem0 (opens in new tab) project for their open-source contributions, which enabled key components of the CORPGEN architecture, and the OSWorld team for the benchmark that served as the foundation for our multi-task evaluation.

Finally, we thank the many contributors to this research: Charlotte Siska, Manuel Raúl Meléndez Luján, Anthony Twum-Barimah, and Mauricio Velazco.

Opens in a new tab

Insights from Microsoft’s Media Integrity and Authentication: Status, Directions, and Futures report

It has become increasingly difficult to distinguish fact from fiction when viewing online images and videos. Resilient, trustworthy technologies can help people determine whether the content they are viewing was captured by a camera or microphone—or generated or modified by AI tools. 

We refer to technologies aimed at helping viewers verify the source and history—that is, the provenance—of digital content as media integrity and authentication (MIA) methods. This technique, driven by the Coalition for Content Provenance and Authenticity (opens in new tab) (C2PA), a standards body dedicated to scaling these capabilities, as well as complementary methods such as watermarks and fingerprinting, have become critically important with the rapid advance of AI systems capable of creating, realistic imagery, video, and audio at scale.

A convergence of forces

Our team recognized an inflection point in the evolution of online content integrity, driven by the convergence of four forces:

• Growing saturation of synthetic media, driven by proliferation of high-fidelity content-generation tools and the explosion of AI generated or modified media online
• Forthcoming legislation both nationally and internationally seeking to define what “verifiable” provenance should mean in practice
• Mounting pressure on implementers to ensure authentication signals are clear and helpful, especially as signals increase when legislation goes into effect in 2026
• Heightened awareness of potential adversarial attacks that attempt to exploit weaknesses in authenticity systems

The usefulness and trustworthiness of provenance signals, whether certifying content as synthetic or as an authentic capture of real-world scenes, will depend not only on advances in technology, but also on how the broader digital ecosystem adopts, implements, and governs these tools. Aligning around implementation choices that promote consistency and clarity is essential to ensure transparency signals strengthen, rather than erode, public confidence.

To address these challenges, we launched a comprehensive evaluation of the real-world limits, edge cases, and emerging “attack surfaces” for MIA methods. Today, we are publishing our findings in the Media Integrity & Authentication: Status, Directions & Futures report. The report distills lessons learned and outlines practical directions for strengthening media integrity in the years ahead.

video series

On Second Thought

A video series with Sinead Bovell built around the questions everyone’s asking about AI. With expert voices from across Microsoft, we break down the tension and promise of this rapidly changing technology, exploring what’s evolving and what’s possible.

Explore the series Opens in a new tab Findings and directions forward

Our research recognizes that different media integrity and authenticity methods serve differing purposes and offer distinct levels of protection. After defining each method in detail, we focused on secure provenance (C2PA), imperceptible watermarking, and soft hash fingerprinting across images, audio, and video.

Grounded in our evaluation of these MIA methods across modalities, attack categories, and real-world workflows, several new findings emerged including two new concepts:

• High-Confidence Provenance Authentication: a critical capability for verifying, under defined conditions, whether claims about the origin of and modifications made to an asset can be validated with high certainty.
• Sociotechnical Provenance Attacks: attacks aimed at deception and capable of inverting signals, making authentic content appear synthetic, and synthetic content appear authentic.

Drawing on our findings, we identified four promising directions for further strengthening media authentication, along with suggestions to support more effective implementation strategies and future decisions. We’ve summarized the findings and directions below, with additional detail available in the report.

Promising directionsHigh-level findingsDelivering high-confidence provenance authentication– Implementation and display choices may affect the reliability of provenance indicators and how they are interpreted by the public.

– Using a C2PA provenance manifest for media created and signed in a high security environment enables high-confidence validation.

– High-confidence validation is also possible across a broader volume of images, audio, and video when an imperceptible watermark is linked to C2PA provenance manifest as an additional layer to recover the provenance information if removed.

– Fingerprinting is not an enabler for high-confidence validation and can involve significant costs when expected at scale. However, it can support manual forensics.Mitigating confusion from sociotechnical provenance attacks– MIA methods are susceptible to sociotechnical attacks on provenance that may mislead the public, resulting in confusion and misplaced trust about an asset’s provenance if there is an overreliance on low-quality signals.

– Layering and linking secure provenance and imperceptible watermarking methods to achieve high confidence validation also offers a promising option to both deter and mitigate the impact of attacks.

– Unintended consequences may result from the use of methods lacking authentication, such as the use of perceptible watermarks in the absence of secure provenance. Perceptible watermarks may cause confusion in cases of forgery or discourage people from consulting high-confidence provenance information via a validation tool, if such perceptible disclosures are taken at face value.
 
– UX design that enables users to explore manifest details—such as where edits occurred or region of interest—has the potential to reduce confusion and support forensics and fact checking efforts.  Enabling more trusted provenance on edge devices– High-confidence results aren’t feasible when provenance is added by a conventional offline device (e.g., camera or recording device without connectivity).

– Implementing a secure enclave within the hardware layer of offline devices is essential to make the provenance of captured images, audio, and video more trustworthy.Investing in ongoing research and policy development– All three methods offer organizations valuable tools for addressing operational challenges such as fraud prevention, risk management, and digital accountability. 

– UX and display are promising directions for research. Important directions include in-stream tools that display provenance information where people are and distinguish between high- and lower-confidence provenance signals.

– Stakeholders should conduct ongoing analysis and red teaming to identify and mitigate weaknesses through technical approaches, policies, and laws.    The journey continues

This report marks the beginning of a new chapter in our media provenance journey (opens in new tab), building on years of foundational work, from developing the very first prototype in 2019 to co-founding the C2PA in 2021 and helping catalyze an ecosystem that has since grown to more than 6,000 members and affiliates (opens in new tab) supporting C2PA Content Credentials. This research represents the next evolution of that long‑standing commitment.

We hope that by sharing our learnings will help others prepare for an important wave, especially as generative technologies accelerate and provenance signals multiply. This work is already underway across our products at Microsoft. Together, these directions highlight opportunities for the ecosystem to align, harden, and innovate, so authentication signals are not merely visible, but robust, meaningful, and resilient throughout the content lifecycle.

Opens in a new tab

The post Media Authenticity Methods in Practice: Capabilities, Limitations, and Directions appeared first on Microsoft Research.

At a glance

• Microsoft Research publishes breakthrough in Nature on glass-based data storage that could preserve information for 10,000 years. 
• New technique extends technology from expensive fused silica to ordinary borosilicate glass found in kitchen cookware. 
• Innovations enable faster parallel writing, simplified readers (one camera instead of three), and easier manufacturing. 
• Phase voxel method requires only a single laser pulse, significantly reducing complexity and cost.

Long-term preservation of digital information has long challenged archivists and datacenters, as magnetic tapes and hard drives degrade within decades. Existing archival storage solutions have limited media lifespans that make them less than ideal for preserving information for future generations.

Now, we are excited to report significant progress on Project Silica (opens in new tab), our effort to encode data in glass using femtosecond lasers, a technology that could preserve information for 10,000 years. Glass is a permanent data storage material that is resistant to water, heat, and dust.

In findings published in Nature (opens in new tab), we describe a breakthrough that extends the technology beyond expensive fused silica to ordinary borosilicate glass. A readily available and lower-cost medium, this is the same material found in kitchen cookware and oven doors. This advance addresses key barriers to commercialization: cost and availability of storage media. We have unlocked the science for parallel high-speed writing and developed a technique to permit accelerated aging tests on the written glass, suggesting that the data should remain intact for at least 10,000 years.

Storing data inside glass with femtosecond (opens in new tab) laser pulses is one of the few technologies on the horizon with the potential for durable, immutable, and long-lived storage. Although we have been leading innovation in this type of storage for years, prior to this research the technique only worked with pure fused silica glass, a type of glass that is relatively difficult to manufacture and available from only a few sources.

In the paper, we show how data can be stored in borosilicate glass. The new technique stores hundreds of layers of data in glass only 2mm thin, as with previous methods, but with important improvements. The reader for the glass now needs only one camera, not three or four, reducing cost and size. In addition, the writing devices require fewer parts, making them easier to manufacture and calibrate, and enabling them to encode data more quickly.

PODCAST SERIES

AI Testing and Evaluation: Learnings from Science and Industry

Discover how Microsoft is learning from other domains to advance evaluation and testing as a pillar of AI governance.

Listen now Opens in a new tab Key scientific discoveries

The Nature paper details several key new scientific discoveries:

Advances in birefringent voxel (opens in new tab) writing: For the previous type of data storage in fused silica glass using birefringent (i.e., polarization) voxels, we developed a technique to reduce the number of pulses used to form the voxel from many to only two, critically showing that the polarization of the first pulse is not important to the polarization of the voxel formed. We further developed this to enable pseudo-single-pulse writing, in which a single pulse can be split after its polarization is set to simultaneously form the first pulse for one voxel (where the polarization doesn’t matter) and the second pulse of another (where the set polarization is essential). We demonstrated how to use this pseudo-single-pulse writing to enable fast writing with beam scanning across the media.

Phase voxels, a new storage method: We invented a new type of data storage in glass called phase voxels, in which the phase change of the glass is modified instead of its polarization, showing that only a single pulse is necessary to make a phase voxel. We demonstrated that these phase voxels can also be formed in borosilicate glass and devised a technique to read the phase information from phase voxels encoded in this material. We showed that the much higher levels of three-dimensional inter-symbol interference in phase voxels can be mitigated with a machine learning classification model.

Parallel writing capabilities: By combining a mathematical model of pre-heating and post-heating within the glass with the invention of a multi-beam delivery system, we showed that many data voxels can be written in proximity in the glass at the same time, significantly increasing writing speed. We explained a method for using light emissions (a side effect of voxel formation) for both static calibration and dynamic control to fully support automatic writing operations.

Optimization and longevity testing: We developed a new way to optimize symbol encodings using machine learning and a better way to understand the tradeoff between error rates, error protection, and error recovery when evaluating new digital storage systems. We also created a new nondestructive optical method (opens in new tab) to identify the aging of data storage voxels within the glass, using this and standard accelerated aging techniques to support data lasting 10,000 years. We extended the industry standard Gray codes to apply to nonpower-of-two numbers of symbols.

Skip slideshow for: Previous slide

Previous slide

A piece of Project Silica media written with data.

A research-grade Writer used to set the record for high speed data writing into glass.

A research-grade Reader for retrieving data from glass.

Close up of Writer showing high-speed multi-beam data encoding on laser pulses.

End of slideshow for: Demonstrating the technology

As a research initiative, Project Silica has demonstrated these advances through several proofs of concept, including storing Warner Bros.’ “Superman” movie on quartz glass (opens in new tab), partnering with Global Music Vault (opens in new tab) to preserve music under ice for 10,000 years (opens in new tab), and working with students on a “Golden Record 2.0” project (opens in new tab), a digitally curated archive of images, sounds, music, and spoken language, crowdsourced to represent and preserve humanity’s diversity for millennia.

Looking ahead

The research phase is now complete, and we are continuing to consider learnings from Project Silica as we explore the ongoing need for sustainable, long-term preservation of digital information. We have added this paper to our published works so that others can build on them.

Related work

Project Silica has made scientific advances across multiple areas beyond laser direct writing (LDW) in glass, including archival storage systems design, archival workload analysis, datacenter robotics, erasure coding, free-space optical components, and machine learning-based methods for symbol decoding in storage systems. Many of these innovations were described in our ACM Transactions on Storage publication (opens in new tab) in 2025.

Opens in a new tab

The post Project Silica’s advances in glass storage technology appeared first on Microsoft Research.

Situs judi IDN Slot online yang resmi dan terbaik adalah tempat untuk player yang ingin melakukan taruhan dengan cara online. di dalamnya kamu akan menemukan permainan sabung ayam yang sudah terkenal di Indonesia. game sabung ayam sendiri adalah permainan yang sangat disukai oleh para pecinta ayam aduan tidak hanya di Indonesia saja tapi juga di berbagai belahan dunia. Dikarenakan adanya larangan perjudian, sekarang seluruh pecinta ayam aduan melakuka taruhan dengan sistem online. karena itu kamu bisa mencoba game ini di agen judi resmi dan terpercaya untuk dapatkan keseruan tanpa batas di dalamnya.

Beragam Keunggulan Yang Ditawarkan Situs Sabung Ayam Online Resmi Indonesia

Kebanyakan petaruh di Indonesia yang melakukan taruhan sabung ayam diwajibkan untuk memilih agen atau situs judi sabung ayam terbaik terlebih dahulu. Karena ketika pemilihan agen dapat dilakukan oleh player, tentu saja hal ini akan memudahkan jalannya dalam mendapatkan keuntungan dengan mudah. agen judi sabung ayam terbaik sendiri menawarkan beberapa keungguln yang membuat petaruh suka dan jatuh hati saat bermain di dalamnya. berikut ini sudah ada keunggulan yang akan kamu temukan di dalam situs judi sabung ayam resmi untuk para player di indonesia:

• Fitur Live Streaming

Untuk keunggulan yang akan kamu dapatkan pertama kali adalah live streaming. Jadi perlu diketahui, lewat fitur yang satu ini, kamu akan menemukan sebuah perlombaan secara langsung. Fitur live streaming memungkinkan para player untuk merasakan sensasi bermain yang sangat mirip seperti pada bandar darat langsung. Karena itu kebanyakan player akan lebih memilih bermain game sabung ayam bersama agen judi yang menyediakan ftur live streaming di dalamnya supaya taruhan lebih menyenangkan.

Para player yang ingin bermain dapat masuk ke dalam pertandingan lewat stus atau aplikasi. Jadi cobalah untuk temukan agen-agen yang memiliki fitur ini di dalamnya. karena ketika kamu ada di dalam sebuah agen judi sabung ayam dengan fitur seperti ini, itu artinya kamu sudah berhasil dapatkan agen terbaik. disini kamu bisa melakukan taruhan dengan aman dan nyaman serta mendapatkan hasil yang begitu menggiurkan.

• Hadir untuk semua kalangan

Kemudian, kamu juga akan menemukan banyak sekali player yang ikut bermain di dalam agen judi seperti ini. karena itu, game ini hadir untuk semua kalangan player yang membuatnya semakin populer. Game ini bisa diakses dengan mudah oleh player karena alat main yang digunakan hanyalah sebuah smartphone yang dihubungkan ke jaringan internet saja.

Jadi apabila kamu sudah menemukan jaringan internet di dalam smartphone milik kamu, kamu bisa akses sabung ayam online kapan saja dan dimana saja. kamu juga dapat menikmati permainan ini dengan penawaran tanpa batas yang membuat game ini sangat sayang bila dilewatkan begitu saja. jadi cobalah untuk melakukan pemilihan situs sabung ayam sampai menemukan agen seperti ini.

• Terjamin kEamanannya

Dan yang terakhir adalah mendapatkan game sabung ayam yang sudah terjamin keamanannya. Ini adalah salah satu keunggulan yang juga akan kamu dapatkan dari situs judi sabung ayam. Jadi apabila saat ini kamu mengikuti taruhan sabung ayam secara online, keamanan yang ada di dalam agen patut untuk kamu perhatikan dengan benar.

Pasalnya ketika kamu berada di dalam sebuah agen yang keamanannya tidak begitu terjamin, tentu saja kamu harus memperhatikan sistemnya dulu di dalam agen. Karena semua player yang bermain berhak mendapatkan keamanan pada saat berada di dalam agen. Keamanan dan kenyamanan adalah dua hal penting yang akan membantu player untuk bisa dapatkan keuntungan di setiap harinya. player yang bermain game taruhan online juga tidak perlu khawatir jika nanti tidak bisa mendapatkan keseruan pada game yang dimainkan.

Itulah beberapa keunggulan yang akan kamu dapatkan saat berada di dalam agen judi sabung ayam online resmi dan terpercaya. jadi apabila saat ini kamu tertarik dengan game ini, kamu harus temukan situs-situs dengan semua daftar keunggulan di atas untuk dapatkan keuntungan di setiap harinya.

Originally posted 2022-07-12 00:42:47. …

Bermain game judi Joker123 apk online adalah salah satu aktivitas yang saat ini sedang banyak dilakukan oleh player. aktivitas ini disukai oleh player karena bisa mendatangkan penghasilan dalam jumlah yang besar. karena itu, apabila saat ini kamu suka dengan taruhan sabung ayam, pastikan kamu bertaruh dengan strategi. Jika kamu punya strategi untuk bermain game sabung ayam, kesempatan kamu dalam mendapatkan kemenangan akan jauh lebih besar. kamu juga bisa menikmati hasil yang menggiurkan lewat kemenangan yang sudah berhasil diraih.

Berikut Ini Beberapa Strategi Main Sabung Ayam Online Yang Jarang Diketahui Oleh Player

Banyak petaruh mendambakan kemenangan dalam game sabung ayam yang dimainkan. Karena itu, jika kamu salah satunya, maka strategi dalam permainan harus kamu ketahui sejak awal. Jika kamu tahu strategi apa saja yang mesti dilakukan pada saat betting, hal ini akan membantu kamu dalam mendapatkan penghasilan yang besar. nah berikut ini sudah kami rangkum beberapa strategi untuk yang ingin bermain game sabung ayam dengan sistem online:

• Memilih Pertandingan yang Tepat

Dikarenakan ada banyak pertandingan sabung ayam yang akan ditemukan di agen judi terpercaya, maka kamu perlu mencari pertandingan yang memang sudah diketahui dengan baik. Banyanya pertandingan sabung ayam membantu para petaruh untuk memilih yang benar-benar memguntungkan. Jangan pernah berpikir jika semua pertandingan bisa kamu nikmati. jadi sebaiknya cari informasi yang banyak dan lengkap terkait pertandingan yang akan diikuti nanti. Jika sudah mengetahui pertandinganya, barulah kamu bisa dapatkan kemenangan dalam game dengan mudah.

• Amati Hasil Riwayat Pertandingan Terdahulu

Kemudian, strategi kedua untuk player yang ingin bermain game judi sabung ayam adalah mengamati hasil riwayat pertandingan dari kedua ayam yang diadu. Nantinya, kamu akan bertemu dengan ayam berwarna merah dan biru. Disini kamu harus pandai dalam memilih ayam yang dirasa bisa memenangkan pertarungan. Tapi untuk melakukan analisa, dibutuhkan informasi yang lengkap. Kamu bisa perhatikan hasil riwayat dari kedua ayam yang akan diadu.

Biasanya di agen judi sabung ayam online, player bisa menemukan hasil riwayat tersebut dengan mudah. informasi seperti ini tentu saja dibutuhkan oleh player. apalagi yang baru saja masuk ke dalam dunia taruhan adu ayam online itu sendiri. jadi bagi para pecinta ayam aduan, lakukan strategi yang kedua ini dan kamu bisa dapatkan kemenangan dengan mudah.

• Modal Harus Dikelola dengan Baik

Strategi main game sabung ayam yang ketiga adalah modal harus dikelola dengan baik. Jadi buat yang ingin bermain taruhan sabung ayam, kamu harus pastikan jika modal yang akan dikeluarkan sudah melalui perhitungan yang matang. Jangan pernah berpikir jika uang yang kamu punya saat ini bisa kamu jadikan chip. Kamu harus perhatikan dulu berapa jumlah chip yang dibuthkan supaya nanti memudahkan proses deposit yang akan kamu lakukan.

Kebanyakan petaruh pemula langsung bertaruh dengan modal yang banyak.padahal jika hal ini dilakukan akan membuat taruhan yang dilakukan player justru tidak bisa memberikan keuntungan ataupun penghasilan. Maka dari itu, kamu tetap harus membatasi penggunaan modal yang akan dikeluarkan di setiap harinya. karena ini adalah bagian dari strategi yang perlu dilakukan oleh player yang bertaruh. Jika sudah mengaturnya, kerugian besar pasti tidak akan pernah kamu rasakan.

• Bermain dI Situs Terbaik

Dan yang terakhir adalah bermain game sabung ayam di situs judi terbaik. ini merupakan strtegi bermain game judi sabung ayam ketiga yang mesti dilakukan player. jadi untuk yang ingin bermain game sabung ayam, coba pilih dan pilah situsnya dulu. Jika kamu sudah menemukan situs judi terbaik, kamu pasti akan mendapatkan tempat yang bisa berikan kenyamanan untuk playernya.

Itulah beberapa strategi main game judi sabung ayam online yang jarang diketahui oleh player. jadi untuk petaruh yang ingin bermain harus mengikuti strategi di atas untuk bisa dapatkan peluang menang yang besar. jika kamu bisa dapatkan kemenangan dalam permainan sabung ayam, silahkan tarik dananya untuk dapatkan untung menjanjikan. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat.

Originally posted 2022-06-08 00:34:09. …

Memang sekarang ini banyak sekali game judi joker123 online yang beredar di internet atau dunia maya dengan begitu bebasnya. Meski game judi dimainkan via onine, tetap saja harus ada modal untuk bisa mengakses dan menikmati keseruan pada game tersebut. begitu pun dengan game judi poker online, semua yang bermain game poker pastinya harus mempelajari dan memahami bagaimana caranya agar modal yang dibawa bisa memberikan hasil yang luar biasa. Karena itu, coba simak beberapa cara di bawah ini untuk pemula yang ingin bermain game poker tapi membawa modal dalamjumlah sedikit.

Hal-Hal Yang Perlu Dilakukan Saat Main Poker Online Memakai Modal Kecil

Permainan poker tidak dapat dipungkiri adalah game judi online yang membutuhkan modal bermain di dalamnya. Modal yang diperlukan pada saat bermain game poker adalah uang asli. Karena itu, ketika kamu berhasil dapatkan kemenangan, maka kemenangan tersebut akan membantu kamu untuk dapatkan penghasilan dalam jumlah yang sangat besar. jadi sudah tidak perlu heran lagi mengapa saat ini banyak petaruh yang bermain game poker dengan modal kecil. Jika kamubisa melakukan taruhan dengan modal kecil, kamu pasti akan bertaruh dengan aman. berikut ada beberapa hal yang sebaiknya dilakukan saat main poker dengan modal kecil:

• MEnguasai Permainannya Dulu

Hal pertama yang mesti dilakukan oleh player pada saat bermain game poker memakai modal kecil adalah menguasai permainannya terlebih dahulu. Jadi disini kamu harus tahu jika penguasaan terhadap permainan judi poker sangat diperlukan oleh player. karena ketika kamu menguasai permainannya dengan baik, akan ada banyak hal positif yang bisa kamu dapatkan nanti.

Jika kamu termasuk salah seorang pemain baru atau pemula, mungkin kamu perlu waktu yang cukup banyak agar bisa mempelajari dan memahami aturan dalam game poker dengan baik. Jika kamu sudah melakukannya, barulah kamu boleh melakukan taruhan dengan uang asli dengan pemahaman yang kamu miliki. Karena kamu pasti bisa mengolah kartu yang didapatkan dengan benar jika penguasaan terhadap permainan sudah kamu dapatkan.

• Memakai Konsentrasi Tingkat Tinggi

Kemudian, kamu juga perlu memakai konsentrasi tingkat tinggi pada saat bermain game poker. Ini adalah hal kedua yang perlu dilakukan oleh player. jangan pernah berpikir jika segala kondsii bisa kamu pakai untuk bermain game judi poker online. pasalnya kamu hanya bisa memenangkan permainan poker jika berada dalam konsentrasi. Kamu harus berkonsentrasi penuh pada taruhan dan fokus dengan segala tahapan yang kamu lalui untuk dapatkan kemenangan dengan mudah.

Kebanyakan player di Indonesia yang bermain tanpa konsentrasi justru akan mengalami kerugian dalam jumlah yang sangat besar. karena itu, kamu harus pastikan jika waktu dan tempat yang dipergunakan untuk bermain sudah tepat. pasalnya hanya dengan cara itu sja, kamu pasti bisa dapatkan taruhan yang lebih gampang untuk dimenangkan.

• Memanfaatkan Trik Jitu

Trik dibutuhkan oleh player pada saat bermain game judi poker. Salah satu trik yang tidakboleh sampai kamu lewatkan adalah trik bluffing atau menggertak. Karena disini kamu harus tahu jika trik bluffing akan sangat membantu kamu untuk mengalahkan player laiin yang duduk di meja taruhan online. jadi trik ini harus kamu lakukan dengan penuh keberanian agar player lain percaya dan segera keluar.

Jika kamu memakai trik yang satu ini, pastikan kamu melakukannya di moment yang tepat. Tidak masalah meski saat ini kartu yang kamu miliki tidak begitu bagus. Jika kamu punya kartu yang tidak terlalu baik nilainya, kamu hanya perlu mengolahnya saja dan berani untuk bluffing. Karena tidak ada satupun player yang bisa mengetahui nilai kombinasi kartu yang kamu dapatkan saat ini. jadi coba untuk melakukan trik yang ketiga ini agar bisa memenangkan permainan denga mudah.

Itulah beberapa hal yang harus dilakukan oleh player bila bermain game judi poker online memakai modal dalamjumlah yang kecil. Jadi apabila saat ini kamu sedang tertarik untuk bermain taruhan poker, kamu boleh melakukan taruhan dengan sejumlah trik di atas. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat. 

Originally posted 2022-05-23 00:16:33. …

Beberapa cara sepertinya perlu kamu lakukan apabila ingin bermain game judi idnplay download online dengan aman dan nyaman. karena itu, apabila saat ini kamu mengikuti game sabung ayam, pastikan kamu melakukan taruhan dengan cara yang benar. Game ini sudah bisa diakses dan dinikmati dengan cara online. karena itu terdapat kemudahan pada saat mengakses permainannya. Kemudahan dalam mengakses game taruhan sabung ayam tentu saja dikarenakan akses ke dalam game yang hanya membutuhkan smartphone dan internet saja. jadi kamu bisa bermain dimanapun kamu mau dengan mudah.

Beberapa Cara Mengikuti Taruhan Sabung Ayam Online Dengan Aman

Berbeda halnya dengan game sabung ayam yang dimainkan secara langsung, permainan sabung ayam yang kini diakses via online tentu saja jauh lebih aman. karena kamu bisa akses game ini dimana saja yang kamu mau. Hanya dengan smrtphone dan internet saja, akses ke dalam game sudah bisa dilakukan dimanapun kamu mau. Karena itu, rata-rata player lebih suka bermain game sabung ayam dengan sistem online. jadi apabila kamu tetarik, coba simak cara mengikuti taruhan sabung ayam berikut ini agar prosesnya dapat berjalan dengan aman dan nyaman:

• Mendaftar di Situs Judi Resmi

Pertama, kamu harus melakukan pendaftaran di situs judi yang resmi. Ini menjadi cara pertama yang harus kamu lakukan apabila ingin mengikuti taruhan sabung aym secara online. pendaftaran yang dilakukan di dalam agen judi resmi akan membantu kamu supaya bisa dapatkan akun member dengan segera. Data-data yang diberikan ke dalam agen harus data asli. Jangan pernah berpikir jika kamu bisa pergunakan data orang lain pada saat mendaftar di dalam agen sabung ayam.

Siapkan semua data diri yang akan diperlukan pada saat mendaftar. Karena itu, apabila saat ini kamu tertarik untuk bermain nanti, tidak ada salahnya untuk melakukan persiapan yang matang. Pasalnya jika kamu mempersiapkan semuanya dengan matang, hal ini akan membantu kamu supaya bisa menyelesaikan proses daftar dengan mudah. kamu juga bisa mendapatkan akun member tanpa harus dalam waktu yang lama.

• Melakukan Deposit yang Pertama

Kemudian, kamu harus melakukan yang namanya deposit untuk pertama kalinya. Deposit ke dalam stus judi sabung ayam online adalah langkah kedua yang mesti dilakukan oleh player. jadi untuk yang saat ini melakukan transaksi deposit ke dalam agen judi sabung ayam, maka kamu perlu meminta terlebih dahulu nomor rekening agen  lewat cs yang bertugas. Tenang saja, cs akan membantu kamu supaya bisa mendapatkan nomor rekening terbaru milik situs sehingga tidak ada lagi kesalahan yang dilakukan player saat bertaruh.

Deposit ke dalam agen judi sabung ayam sudah semestinya dilakukan di waktu yang tepat. jadi untuk player yang ingin bermain game sabung ayam, jangan pernah bertransaksi jika kamu sendiri tidak tahu apakah bank dalam keadaan online atau tidak. Jadi saat deposit, kamu harus melakukannya ketika bank dalam keadaan online. Dengan begitu, transaksi akan berjalan dengan lancar dan kamu bisa mendapatkan chip untuk bermain taruhan di setiap harinya.

• Memulai Taruhan dengan Bet Kecil

Dan cara terakhir untuk yang ingin mengikuti taruhan sabung ayam adalah memulai taruhan dengan bet kecil. Jadi untuk yang saat ini ingin bermain game sabung ayam, kamu perlu memasang taruhan dengan bet kecil terlebih dahulu. Jangan buru-buru melakukan pemasngan taruhan dengan bet besar. karena kamu akan mengalami kerugian yang besar jika langsung mengikuti taruhan dengan bet besar.

Bermain game sabung ayam dapat dilakukan dengan bet besar dan juga bet kecil. Jika kamu bermain game sabung ayam dengan bet kecil, kemungkinan untuk kamu bisa mendapatkan kemenangan akan jauh lebih besar. berbeda dengan taruhan yang dilakukan dengan bet besar dimana kebanyakan petaruh akan lebih terfokus hanya pada kemenangan dan sisa uang yang dimiliki saja. sehingga mereka lupa dengan kekalahan dan kerugian yang kerap diberikan game ini untuk playernya.

Itulah beberapa cara mengikuti taruhan sabung ayam online yang aman untuk pemula. Jadi supaya kamu bisa bertaruh nanti, coba ikuti satu per satu semua cara main di atas untuk dapatkan untung yang besar.

Originally posted 2022-05-07 00:40:10. …

Dalam bermain game judi poker88 online, tentu kamu harus mengetahui terlebih dahulu sejumlah tips yang akan membantu kamu agar bisa menjalankan taruhan dengan baik. Tips bermain game judi poker sejatinya diperlukan oleh semua player terutama yang masih pemula. Karena ketika tips bermain game poker sudah diketahui oleh player, tentu hal ini akan membantu mempermudah proses taruhan yang akan dilakukan. maka dari itu, coba disimak dulu beberapa tips bermain game judi poker di bawah ini apabila ingin melakukan taruhan dengan mudah dan nyaman.

Beragam Tips Yang Diperlukan Jika Ingin Bermain Game Di Agen Poker Online

Pada saat bermain game judi poker, semua player tentu saja berharap jika mereka bisa mendapatkan hasil keuntungan dalam jumlah besar. tapi sayangnya, sebagai pemula, banyak hal yang sejatinya perlu kamu ketahui terlebih dahulu. Jika kamu tahu banyak hal tentang game yang dimainkan, tentu saja kemungkinan untuk kamu bisa dapatkan kemenangan akan semakin besar. karena itu, coba simak tips bermain game judi poker berikut ini agar kesempatan meraup untung besar akan semakin terbuka lebar:

• Membaca Info Tentang Aturan Main Poker

Pertama, coba baca informasi tentang aturan main game poker yang benar. Jadi untuk yang saat ini suka dengan game judi poker, kamu harus pastika jika informasi di dalam permainan poker sudah kamu dapatkan sejak awal. Banyak hal yang mesti diketahui oleh player salah satunya adalah kombinasi dalam game poker itu sendiri. jadi disini kamu harus mengetahui informasi tentang kombinasi yang ada di dalam game poker supaya bisa dapatkan susunan terbaik pada saat bermain taruhan.

Aturan main game poker lainnya yang perlu diketahui oleh player adalah stategi main yang akan dibutuhkan atau berguna pada saat bermain. jadi kamu harus tahu jika strategi dalam game poker juga dibutuhkan. Salah satu strategi yang sangat populer di dalam dunia betting adalah strategi bluffing. Jadi kamu bisa melakukan bluffing untuk menggertak player lain agar mau keluar dari taruhan yang dimainkan.

• Modal Tampil

Kemudian. Pada saat bermain game judi poker, kamu juga harus punya yang namanya modal tampil. Player yang ingin bermain game poker sudah sepatutnya melakukan deposit terlebih dahulu. Apabila sudah melakukan deposit, barulah uang yang dibawa ke dalam permainan disetorkan ke dalam rekening agen. Dengan uang tersebut, kamu bisa bermain taruhan poker di setiap harinya. kamu bisa mengikuti permainan poker tanpa harus menunggu waktu-waktu tertentu.

Dalam game poker, chip memang begitu dibutuhkan oleh semua player yang bertaruh. Maka dari itu, apabila saat ini kamu tengah tertarik untuk bermain judi poker online, jangan pernah beranggapan jika game poker ini bisa kamu akses atau mainkan tanpa chip atau modal di dalamnya. tanpa adanya modal, game apapun tidak akan bisa diakses termasuk game judi poker itu sendiri.

• Bermain Sabar

Dan yang ketiga adalah bermain game taruhan poker dengan penuh kesabaran. Ini menjadi tips selanjutnya yang tidak boleh dilupakan oleh player di Indonesia. Karena ketika kamu berharap untuk terjun ke dalam game taruhan poker, tentu saja kesabaran menjadi salah satu hal yang sangat dibuthkan disini. Kamu bisa dapatkan banyak kemenangan dan keuntungan bila lebih bersabar dalam menjalankan taruhan online.

Sudah banyak petaruh di Indonesia yang saat ini melakukan taruhan dengan sikap terburu-buru. Bukan hanya memberikan efek kerugian dalam jumlah yang besar saja, jika kamu buru-buru mengikuti kegiatan betting yang ada khawatirnya nanti kerugian dalam jumlah besar juga akan kamu alami nanti. Kesabaran adalah salah satu teknik bermain yang sangat penting untuk dilakukan oleh para player indonesia.

Itulah beberapa tips yang harus dilakukan oleh player apabila ingin bermain bersama agen judi poker online yang terbaik. jadi apabila saat ini kamu mengikuti semua tips bermain di atas, kemugkinan untuk kamu bisa dapatkan keuntungan akan semakin besar. bahkan kamu juga bisa menikmati kesuksesan lewat game ini di setiap harinya. selamat mencoba.

Originally posted 2022-04-10 00:30:54. …

Pembuatan akun member di dalam agen judi idnplay poker online adalah salah satu informasi yang pastinya akan dibutuhkan oleh semua player pemula di indonesia. karena player pemula yang bermain game judi poker akan membutuhkan trik-trik supaya proses pembuatan akun member dapat berjalan mudah dan nyaman. trik membuat akun judi poker sudah sepatutnya dipelajari oleh pemula. Jadi jika kamu salah satu pemula yang saat ini tertarik dengan game poker, coba simak dulu beberapa trik membuat akun judi di bawah ini yang harus dipelajari oleh pemula.

Beragam Trik Untuk Player Yang Ingin Membuat Akun Judi Poker Online

Semua yang sudah terjun ke dalam dunia taruhan pasti ingin mencoba game judi poker yang kini bisa diakses dengan sistem online. terdapat begitu banyak perbedaan yang dimiliki game poker offline dan online. karena itu, jika kamu belum pernah mencoba game ini dengan sistem online, tentu kamu perlu menyimak dulu uraian kali ini. pasalnya banyak sekali hal penting yang sepatutnya diketahui termasuk salah satunya adalah panduan membuat akun judi poker. Berikut ini diantaranya trik membuat akun judi poker yang perlu dipelajari oleh pemula:

• Main di Situs yang Direkomendasikan Orang-orang

Pertama, kamu harus mainkan game judi poker di situs yang sudah direkomendasikan banyak orang. Ini adalah cara main pertama yang perlu dilakukan oleh player. jika kamu bermain game judi poker, kamu tidak boleh salah dalam memilih situs judi. Situs yang dipilih harus situs yang terpercaya. adapun langkah memilih situs poker adalah melihat lisensi resmi dalam situs judi itu sendiri. jadi kamu harus mencari situs judi poker yang sudah mendapatkan sertifikat sebagai situs resmi terlebih dahulu.

Kemudian, kamu juga perlu melakukan taruhan di dalam situs yang sudah memiliki fasilitas dan layanan terlengkap di dalamnya. jadi untuk yang saat ini ingin bermain game judi poker, kamu harus perhatikan dulu apakah situs yang dipilih adlah situs yang sudah dilengkapi dengan pelayanan yang nyaman atau tidak. Karena situs judi terbaik pasti akan memberikan pelayanan terbaik untuk para player yang bermain.

• Siapkan Dana

Kemudian, kamu perlu menyiapkan dana untuk bisa deposit ke dalam situs judi poker online. Bagi yang ingin bermain game poker, kamu perlu memiliki dana dan rekening atas nama kamu sendri. Jika kamu belum membuat rekening bank, silahkan buat dengan memakai nama kamu sendiri. karena pihak agen tidak akan memproses transaksi yang nama akun banknya berbeda dengan nama pemilik akun judi yang dibuat.

• Mengisi Form Data

Langkah ketiga untuk player yang ingin membuat akun judi poker adalah mengisi form data. Jadi apabila kamu sudah menemukan situs judi dan menyiapkan dana yang cukup, ini adalah langkah ketiga yang perlu dilakukan. silahkan isi data-data yang benar. Adapun data yang sebaiknya diisi dengan data kamu sendiri adalah nama akun atau username, nomor rekening bank yang digunakan, jenis bank yang digunakan dan banyak lagi yang lain.

Jika kamu ingin mendapatkan kemudahan dalam melakukan pengisian data diri, usahakan untuk mempersiapkan data-data yang diperlukan. Persiapan data diri sebelum proses pendaftaran dilakukan adalah salah satu langkah yang mesti dilakukan oleh player. karena itu, kamu bisa isi form data dengan cara atau trik satu ini.

• Memulai Taruhan

Dan langkah terakhir yang perlu dilakukan adalah memulai taruhan. ini adalah salah satu langkah membuat akun judi yang terakhir kali mesti dilakukan oleh player. jika kamu sudah memulai taruhan online, itu artinya kamu bisa melakukan taruhan kapan saja. tapi disini kamu harus periksa dulu apakah taruhan yang kamu lakukan sudah kamu mengerti dengan baik atau tidak. Jika tidak, usahakan untuk mempelajari terlebih dahulu aturan main di dalamnya.

Itulah beberapa trik membuat akun judi poker online yang sudah sepatutnya dipelajari dan dipahami oleh semua pemula di Indonesia. jika kamu sudah mempelajarinya, kamu pasti bisa membuat akun member dengan segera. Bahkan waktu yang dibutuhkan nanti hanya beberapa menit saja jika semua langkah sudah benar atau sesuai.

Originally posted 2022-03-25 00:07:14. …

Apabila kamu saat ini begitu tertarik untuk bermain game judi PKVGames online, tentu kamu harus tahu alasan mengapa game ni begitu digilai player di Indonesia. diantara banyaknya games di indonesia saat ini, para player akan lebih suka dengan game sabung ayam. Tentu bukan tanpa alasn mengapa banyak peminat judi online di indonesia suka dengan game ini. Jadi perlu kamu ketahui, game sabung aym adalah game taruhan online yang sangat menarik dan menyenangkan. Jika kamu bermain game sabung ayam, itu artinya kamu tidak perlu repot pergi keluar rumah untuk bisa akses game ini. cukup smartphone dan internet saja, game ini bisa kamu akses dengan mudah.

Berikut Ini Beberapa Alasan Yang Membuat Game Sabung Ayam Online Digilai Oleh Player

Game sabung ayam yang dimainkan secara online bisa kamu akses dan nikmati dengan memakai smartphone dan internet. Jika dulu game ini bisa diakses dengan cara pergi ke sebuah tempat khusus dulu, berbeda dengan sekarang. Kamu sudah bisa mengikuti permainan dengan hanya menggunakan sebuah smartphone. Bahkan akses ke dalam game pun bisa dilakukan dimana saja yang diinginkan. Apabila kamu gemar memainkan game secara online, berikut ini ada beberapa hal menarik yang akan kamu temukan nanti:

• Lebih Murah

Jika dibandingkan dengan permainan judi sabung ayam via offline, game sabung ayam yang dimainkan secara online akan jauh lebih murah. Inilah yang membuat para petaruh sangat suka dengan game judi yang dimainkan secara online. pasalnya untuk mengakses game ini, para player hanya perlu ponsel pintar, internet dan modal puluhan ribu rupiah untuk bisa mengakses game ini. jadi tidak perlu repot melakukan taruhan dengan modal besar karena modal sedikit sudah bisa membantu kamu untuk dapatkan keuntungan yang menjanjikan.

Meski taruhan sabung ayam diakses dengan memakai sistem online, tetap saja para player harus punya modal untuk bertaruh. Karena itu, dengan modal bermain inilah, kamu pasti akan dapatkan taruhan yang lebih menguntungkan. Bukan Cuma itu saja, kamu juga akan dapatkan taruhan yang sangat menyenangkan karena fasilitas betting yang tersedia di dalam agen sabung ayam itu sendiri.

• Banyak Pilihannya

Kemudian, kamu juga akan menemukan lebih banyak pilihan pada saat game sabung ayam dimainkan secara online. pilihan game sabung ayam yang diakses secara online jauh lebih banyak. tak heran jika para player yang bermain game nanti akan menemukan kemudahan dalam memilih jenis yang akan dimainkan. Di dalam agen sabung ayam terpercaya, para player dapat memilih turnamen mana yang akan diikuti pad saat betting nanti.

Maka dari itu, untuk yang saat ini gemar bermain game sabung ayam, jangan pernah melupakan keunggulan yang kedua ini. kamu bisa memanfaatkan beragam pilihan yang ada di dalam agen sabung ayam online terprcaya untuk dapatkan kemenangan dengan mudah. kamu juga bisa dapatkan kesenangan lewat permainan yang kamu ikuti nanti.

• Banyak Bonusnya

Dan yang ketiga adalah menemukan banyak bonus yang untungnya sangat menggiurkan. Jadi untuk para player yang ingin bermain judi sabung ayam, bonus di dalam permainan bisa kamu nikmati di setiap harinya. tapi disini kamu harus tahu jika bonus di dalam agen sabung ayam sangatlah beragam. Kamu akan menemukan bonus mulai dari bonus untuk pendatang baru, bonus bagi yang melakukan deposit d setiap harinya, bonus rollingan dan banyak lagi.

Karena itu, jika kamu ingin bermain game sabung ayam, kamu tidak boleh lupa jika di dalam agen judi sabung ayam terdapat bonus yang akan meningkatkan penghasilan kamu dalam bertaruh. Jika kamu sudah mendapatkan banyak bonus, keuntungan besaar pasti akan segera didapatkan.

Itulah beberapa hal yang membuat permainan judi sabung ayam online lebih digilai player. karena itu, jika kamu sudah melakukan taruhan sabung ayam di dalam agen judi yang terbaik, taruhan akan berjalan dengan mudah. prosesnya sangat menyenangkan sehingga semua petaruh pasti akan betah dan nyaman meski bertaruh dalam waktu lama. Selamat mencoba.

Originally posted 2022-03-03 00:36:34. …

Pada saat bermain game judi login pragmatic play online, para player diwajibkan untuk mengetahui dulu apa saja trik-trik bermain yang akan membantu mereka supaya bisa dapatkan kemenangan dengan mudah. trik bermain game poker tidak hanya dibtuuhkan oleh yang masih pemula saja tapi yang pro dan handal sekalipun akan memerlukan trik supaya bisa dapatkan kemenangan dalam taruhan poker online. ketika kamu bermain dengan sejumlah trik, tentu saja kemenangan pasti akan jauh lebih gampang untuk didapatkan. Karena itu, trik bermain game poker sejatinya begitu dibutuhkan oleh semua player terutama yang masih pemula. Jika kamu salah satunya, coba simak terus pembahasannya.

Trik-Trik Yang Sangat Dibutuhkan Saat Main Game Poker Online

Banyak petaruh di Indonesia yang saat ini dibuat kebingungan lantaran tidak memahami trik bermain game poker dengan baik. Padahal ketika kamu terjun ke dalam taruhan poker yang dinikmati via online,tentu saja hal ini akan membantunya agar bisa dapatkan kemenangan lebih gampang. Sudah menjadi rahasia umum jika player yang bermain game poker ingin dapatkan kemenangan sekaligus terhindar dari kata kekalahan. Karena itu, coba simak beberapa trik berikut ini agar kamu bisa dapatkan kemenangan pada permainan judi poker:

• Pertimbangkan Banyak Hal Terlebih Dahulu

Di dalam permainan judi poker, para player dituntut untuk membuat pertimbangan-pertimbangan terlebih dahulu. Banyak hal yang sejatinya harus dipertimbangkan oleh player terutama setelah melihat kartu yang ada di tangan dan di atas meja. Player yang ingin bermain game poker bisa mengikuti permainan ini dengan sangat mudah dengan cara menghafal semua kombinasi dalam permainan ini. jika sudah bisa menghafal kombinasi dalam permainan poker, hal ini akan membantu player untuk dapatkan kemenangan lebih mudah.

Banyak hal yang tidak boleh dilupakan pad saat memasang taruhan pada permainan poker. Para player yang bermain game poker harus mempertimbangkan jumlah uang yang dikeluarkan. Player yang sudah berada di meja taruhan pun harus tahu dan pandai dalam membuat keputusan apakah akan lanjut atau tidak.

• Cerdas dalam Melakukan Bluffing

Kedua, cobalah untuk cerdas dalam melakukan bluffing. Ini menjadi trik kedua yang bisa dipelajari oleh pemula dan player pro di Indonesia. bluffing sendiri mejadi salah satu teknik yang dikenal oleh para player poker online. pasalnya dari sekian banyak strategi yang ada, sepetrinya kebanyakan player lebih memilih strategi satu ini untuk dapat mengalahkan lawan dalam bermain taruhan poker. Lawan main game poker biasanya akan keluar dari room setelah mendapatkan gertakan seperti ini.

Hanya saja, pada saat membuat gertakan kepada player lawan, pastikan kamu punya kartu yang memang memiliki potensi menang lebih besar. tapi jika tidak, sebaiknya cari moment terbaik untuk kamu bisa melakukan strategi yang satu ini. karena jika kamu tidak punya kartu dengan nilai yang baik tetapi berani melakukan gertakan seperti ini, khawatirnya nanti taruhan yang kamu lakukan justru hanya memberikan kegagalan.

• Bermain dengan Tenang

Dan yang terakhir adalah mainkan game ini dengan penuh ketenangan. Ini juga menjadi salah satu hal yang begitu dibutuhkan oleh semua player yang tengah bermain game poker. Jadi ketenangan dalam bermain game poker dibutuhkan oleh semua petaruh yang ada di indonesia. jadi apabila kamu melakukan taruhan pkoer dengan sistem online, ketenangan dalam bertaruh adalah salah satu hal yang penting untuk dimiliki semua player.

Jika kamu bisa bersikap tenang dan santai pada taruhan yang dijalankan, sudah pasti hasilnya nanti akan jauh lebih baik. Kamu bisa mendapatkan hasil yang sangat maksimal dari taruhan yang dijalankan. Sebab semua petaruh akan mendapatkan kesempatan terbaik mereka dalam meraih kombinasi terbaik jika bermain dengan penuh ketenangan seperti ini.

Demikian informasi mengenai trik poker online yang dibutuhkan oleh player agar bisa dapatkan banyak kemenangan. Jika kamu bisa mengikuti semua trik dalam permainan poker di atas, tentu hal ini akan membantu kamu untuk bisa dapatkan peluang menang dan untung yang jauh lebih menjanjikan. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat.

Originally posted 2022-01-09 00:21:19. …

Permainan judi s128 apk adalah salah satu game yang diminat oleh kalangan penjudi di Indonesia. peminat game ini datang dari semua kalangan. Jadi tak heran jika kebanyakan petaruh di Indonesia lebih suka dengan game ini dibanding permainan judi online yang lain. apabila kamu tertarik untuk bermain game poker dengan cara online, pastikan kamu sudah paham dengan panduan dasar di dalamnya terlebih dahulu. Pemahaman tersebut akan sangat berguna supaya kamu bisa dapatkan keuntungan besar dengan cara yang mudah.

Beragam Trik Agar Dapatkan Kemenangan Dalam Game Judi Poker Online

Cara menentukan pemenang dalam game ini adalah player yang bisa bertahan sampai akhir. Jadi apabila kamu bermain game judi poker, pastikan kamu selalu bertahan hingga di level akhir atau sampai tidak ada satu pun player yang duduk bersama kamu di dalam meja taruhan poker. Maka dari itu, usahakan untuk dapat melakukan taruhan dengan benar sehingga kemenangan bisa segera kamu dapatkan. Nah, bagi yang masih baru atau pemula dan belum pernah mempelajari trik bermain game poker, berikut ini sudah kami rangkum beberapa trik dapatkan kemenangan yang perlu kamu lakukan:

• Membawa modal yang cukup

Untuk trik bermain game judi poker yang pertama adalah membawa modal yang cukup. Jadi untuk para playeryang ingin bermain game poker, pastikan kamu sudah mengetahui berapa jumlah modal yang akan dibawa ke dalam taruhan. pasalnya modal memegang peranan penting untuk player yang ingin bertaruh. Jika kamu punya modal yang cukup, kemenangan bukanlah hal yang sulit didapat. Bahkan dengan modal yang kamu miliki, kamu juga bisa mainkan game poker berulang kali dengan mudah dan praktis.

Nah, untuk player yang saat ini ingin bermain game poker, kamu harus lakukan yang namanya deposit dulu. Jadi uang yang kamu punya bisa disetorkan ke rekening milik situs. Jika sudah disetorkan, modal yang semula berupa uang asli akan berubah menjadi chip. Dengan chip ini, kamu bisa bermain taruhan kapan saja kamu mau. Bahkan kamu juga bisa mengakses dan menikmati permainan dimana saja dengan mudah dan nyaman.

• Berpindah Posisi

Kemudian, trik jitu kedua untuk player yang ingin dapatkan kemenangan dalam game judi poker online adalah berpindah posisi. Ini adalah salah satu cara terbaik untuk player yang ingin menang. Jadi buat player yang ingin bermain game poker, kamu boleh berpindah ke kursi yang lain jika kursi yang kamu duduki saat ini masih belum bisa memberikan kamu banyak kemenangan.

Sudah banyak petaruh yang berhasil dapatkan kemenangan ketika mereka mengambil semua peluang yang ada. Jadi apabila saat ini kamu ingin bermain game poker, berpindah posisi menjadi langkah kedua yang tidak boleh sampai kamu lewatkan begitu saja. kamu harus pindah ke posisi atau meja yang lain untuk dapatkan kesempatan menang lebih besar.

• Tentukan Waktu yang Pas

Dan yang terakhir adalah menentukan waktu yang pas untuk bermain taruhan online. waktu bermain game judi poker sebenarnya bisa kapan saja. mengingat game ini selalu tersedia 24 jam di setiap harinya. jadi kamu bisa menikmati game ini kapan saja baik di pagi hari, siang, bahkan di waktu dini hari sekalipun.

Jika kamu ingin mengejar kemenangan dalam taruhan poker, maka waktu yang pas adalah salah satu solusi yang tepat untuk kamu bisa dapatkan keuntungan. Jadi buat yang ingin bermain game poker, pemilihan waktu disini begitu dibutuhkan oleh player. Jika kamu sudah berhasil menemukan waktu yang tepat, kemungkinan untuk kamu dapatkan kemenangan akan semakin mudah. kamu bisa bermain dengan penuh dan fokus jika waktu yang digunakan saat bettingsudah tepat.

Itulah beberapa trik jitu untuk dapatkan kemenangan dalam game judi poker online. jadi apabila saat ini kamu sudh mengikuti semua trik di atas dengan baik, coba lihat hasil yang didapatkan. Karena petaruh yang bermain dengan trik yang tepat akan mendapatkan hasil keuntungan yang jauh lebih besar. selamat mencoba.

Originally posted 2022-01-08 00:14:24. …

Hari-hari ini, kita menghabiskan lebih banyak waktu di internet daripada sebelumnya. Salah satu konsekuensi yang tidak diinginkan dari revolusi digital adalah semakin populernya hiburan online. Judi Download Joker123 online adalah salah satu hiburan yang menarik perhatian orang-orang di seluruh dunia. Bermain judi secara onlineatau di perangkat seluler telah menjadi cara paling populer untuk bersantai bagi banyak orang. Judi berbasis online  berada di garis depan tren ini, menawarkan hiburan yang cepat, menyenangkan, dan objektif. Pada artikel ini, kami akan menunjukkan kepada kamu bagaimana memilih permainan atau game pada judi dengan baik.

Cara Pilih Permainan Judi Online

Beragam cara dapat kamu lakukan apabila ingin mendapatkan permainan judi yang terbaik. meski tidk mudah, tapi pemilihan game judi adalah salah satu hal yang mesti dilakukan. berikut ini sudah kami rangkum informasi untuk player yang ingin memilih permainan pada judi secara online. Beberapa diantaranya adalah sebagai berikut.

• Pilih Yang Bisa Menghasilkan Banyak Uang

Sebelum kamu dapat menemukan permainan yang sempurna untuk diri kamu sendiri, kamu harus terlebih dahulu mengidentifikasi komponen terpenting dari permainan kamu. Tidak mengherankan jika banyak pemain ingin menghasilkan uang sebanyak mungkin, tetapi bagaimana kamu memilih permainan yang tepat untuk itu? Jika kamu mencari keuntungan yang cukup besar untuk berhenti dari pekerjaan harian kamu, kamu disarankan untuk mencari permainan judi online yang populer karena kerap memberikan hasil besar untuk para playernya.

Biasanya game-game seperti ini adalah game yang hanya mengedepankan hoki semata. Tapi meski bisa memberikan hasil yang besar, tetap saja para player yang bertaruh harus pandai dalam melakukan taruhan dengan teknik yang cemerlang. Ini akan membantu kamu untuk bisa dapatkan kemenangan meski game yang dimainkan adalah game yang hanya mengedepankan keberuntungan.

• Pilih Untuk Mencari Kemenangan Berulang

Beberapa orang memainkan permainan slot termasuk judi dengan harapan memenangkan jackpot besar, sementara yang lain lebih memilih probabilitas tinggi untuk memenangkan jackpot kecil secara teratur. Ada beberapa jenis permainan atau game judui yang dirancang untuk memungkinkan kamu memenangkan hadiah kecil seperti itu secara teratur. Hanya saja, untuk dapat memenangkan game-game yang seperti ini, tetap dibutuhkan teknik dan usaha di dalamnya.

Kamu juga perlu melakukan latihan di setiap harinya supaya semakin mengenal permainan yang akan diikuti nanti. Karena semua petaruh yang ingin mencari kemenangan berulang harus pandai dan jeli dalam memilih permainan. Jika berhasil temukan kemenangan berulang dalam taruhan yang dimainkan, kamu pasti akan meraup hasil besar. meski bermodalkan puluhan ribu, tetap saja untung hingga jutaan rupiah bisa segera kamu nikmati dengan mudah. 

• Maksimalkan permainan yang sudah dipilih

Bagi yang sudah berhasil menemukan permainan judi terbaik. pastinya kamu harus memaksimalkan keuntungan dalam taruhan yang dimainkan. Apalagi game yang kamu akses dan nikmati saat ini adalah game yang memakai uang asli di dalamnya. karena itu, penggunaan uang asli dalam game taruhan online sudah sepatutnya menjadi motivasi untuk kamu melakukan taruhan dengan giat.

Karena hanya dengn cara ini saja, kamu bisa dapatkan kesempatan besar dalam meraih yang namanya kemenangan. Kamu juga bisa meningkatkan penghasilan kamu dalam bertaruh ketika game-game yang dipilih adalah game yang sudah sesuai dengn basic atau kapasitas kamu sebagai seorang petaruh. 

• Berhenti Setelah Menang

Jangan lupa, setelah kemenangan besar berhasil didapatkan, hentikan segera taruhannya. Karena ketika kamu menghentikan taruhan yang kamu mainkan, hal ini akan sangat membantu kamu untuk dapatkan hasil dari kemenangan yang sudah diraih. Maka dari itu, sudah sepatutnya untuk kamu menghentikan semua taruhan yang kamu lakukan apabila kemenangan berhasil dicapai. Tapi disini kamu harus tetapkan target menang agar tahu kapan harus berhenti dari taruhan. 

Itulah tadi beberapa cara menentukan permaiann dalam hal bermain judi online. Semoga artikel ini dapat bermanfaat untuk kamu, khususnya yang ingin memulai keberuntungan pada permainan sejenis ini. Ingatlah untuk terus memastikan jika kamu telah tepat dalam mengambil langkah karena jika salah sedikitpun maka kamu akan menemui kerugian.

Originally posted 2022-09-01 00:46:49. …

Ce qui est toujours plaisant lors de montée de version d’un outil, restera toujours la découverte des nouveautés  et ensuite … le recherche délicate des fonctions d’origine … sans parler des fonctions désormais absentes … A chaque migration, l’outil ...

Il est vraiment difficile d’arriver à suivre toutes les nouveautés et autres informations diverses et variés sur SharePoint et Office 2016, On peut passer à coté de certaines …pas d’une nouveauté mais plutôt d’une disparition, d’une feature deprecate...

The lower layers in the modern computing infrastructure are written in languages threatened by exploitation of memory management errors. Recently deployed exploit mitigations such as control-flow integrity (CFI) can prevent traditional return-oriented programming (ROP) exploits but are much less effective against newer techniques such as Counterfeit Object-Oriented Programming (COOP) that execute a chain of C++ virtual methods. Since these methods are valid control-flow targets, COOP attacks are hard to distinguish from benign computations. Code randomization is likewise ineffective against COOP. Until now, however, COOP attacks have been limited to vulnerable C++ applications which makes it unclear whether COOP is as general and portable a threat as ROP. This paper demonstrates the first COOP-style exploit for Objective-C, the predominant programming language on Apple’s OS X and iOS platforms. We also retrofit the Objective-C runtime with the first practical and efficient defense against our novel attack. Our defense is able to protect complex, real-world software such as iTunes without recompilation. Our performance experiments show that the overhead of our defense is low in practice.

Modeling relation paths has offered significant gains in embedding models for knowledge base (KB) completion. However, enumerating paths between two entities is very expensive, and existing approaches typically resort to approximation with a sampled subset. This problem is particularly acute when text is jointly modeled with KB relations and used to provide direct evidence for facts mentioned in it. In this paper, we propose the first exact dynamic programming algorithm which enables efficient incorporation of all relation paths of bounded length, while modeling both relation types and intermediate nodes in the compositional path representations. We conduct a theoretical analysis of the efficiency gain from the approach. Experiments on two datasets show that it addresses representational limitations in prior approaches and improves accuracy in KB completion.

Time-travel debugging (TTD) lets developers step backward as well as forward through a program’s execution. TTD is a powerful mechanism for diagnosing bugs, but previous approaches suffer from poor performance due to checkpoint and logging overhead, or poor fidelity because important information like GUI state is not tracked. In this paper, we describe how to provide highperformance and high-fidelity TTD to programs written in managed languages. Previous high-performance debuggers treat components external to the program like the GUI as black boxes, but that is not sufficient for highfidelity time-travel. Instead, we advocate for a gray-box approach that keeps these components live and in sync with the program during time-travel. The key insight is that managed runtime APIs expose most of the functionality required to do this; where it does not, we extend the runtime with a small number of non-intrusive interrogative interfaces. To demonstrate the power of our gray-box approach, we implement ReJS, a time-traveling debugger for web applications. ReJS imposes imperceptible tracing overhead, and its logs typically grow less than 1 KB/s. As a result, ReJS is performant enough to be deployed in the wild; real client machines can ship buggy execution traces across the wide area to developer-side machines for debugging.