reSlot

Modell

Kairos

PAR-Tabellen beschreiben die Spielmathematik. Kairos ergänzt, wie Spieler darauf reagieren.

Was es ist

Kairos behandelt den Rundenstrom einer Slot-Engine wie eine Sprache. Jede Runde wird in Tokens für Steuerung (was die Tabelle getan hat), Verhalten (was der Spieler getan hat) und Ergebnis (was die Engine ausgezahlt hat) zerlegt. Das Modell lernt das nächste Spielerverhalten, nicht das nächste RNG-Ergebnis, denn letzteres kennt die Engine bereits. Auf dieser Basis kann es für jedes mathematische Modell, das Sie Spielern vorlegen, Sitzungsdauer, D2 und Einsatzvolumen je Spieler prognostizieren.

Status

Kairos unterstützt bereits Modellierung von Spielerverhalten und Variantensimulation. Nach Anbindung Ihrer Rundendaten kann es unterschiedliche Konfigurationen für Ihre Spielergruppen bewerten; Loop nutzt die Bewertungsergebnisse für nachgelagerte Vergleiche und Optimierung.

Von einer Tabelle zum gesamten Portfolio

Mathematik validieren, Spieler verstehen, kontinuierlich optimieren.

  1. 01Hier starten

    Zuerst die Mathematik sauber rechnen

    Importieren Sie PAR-Tabellen, Gewichtungstabellen oder Steuerungskonfigurationen und prüfen Sie RTP, Trefferhäufigkeit und Kosten. Testen Sie zunächst im Browser-Simulator und entscheiden Sie dann, was vertieft optimiert werden soll.

  2. 02

    Reaktionen unterschiedlicher Spieler sichtbar machen

    Kairos lernt Spielerverhalten aus Ihren Rundendaten und prognostiziert Sitzungsdauer, D2-Retention und Turnover. Vergleichen Sie für dieselbe mathematische Konfiguration segmentweise unterschiedliche Ergebnisse.

  3. 03

    Jedes Feedback treibt die nächste Optimierungsrunde an

    Loop simuliert Kandidaten, vergleicht Kennzahlen und prüft Budget- und Risikogrenzen. Die Ergebnisse fließen in die nächste Runde zurück, um Spiele und Spielerportfolio kontinuierlich zu steuern.

Lesen

Kairos: Ein Foundation Model für die Sprache des Slot-Gameplays

Tokenisierung, coarse-to-fine Heads, Pretraining mit anschließendem Fine-Tuning sowie Multi-Path-Sampling.

Öffnen

Was die Tabelle bestimmt und was der Spieler bestimmt

769 Simulationsläufe eines dynamischen Echtzeit-Steuerungssystems.

Öffnen

Die Zielgruppe ist der Parameter

802 Läufe über zehn Verhaltensmechanismen.

Öffnen

Repository README

Pre-Release-Hinweise zum Kairos-Repository.

Öffnen

Zusammenarbeit

Finden Sie den passenden Einstieg

Regulierte Studios

Welche Mathematik sollte vor der Einreichung online gehen?

Ergänzen Sie Ihre PAR-Tabelle um Spielerkennzahlen, damit Variantenentscheidungen fundierter werden.

  • Vergleichen Sie Sitzungsdauer, D2-Retention und Einsatzvolumen pro Spieler für verschiedene Mathematikvarianten.
  • Nutzen Sie weiterhin Ihren PAR-Tabellen-Workflow und sehen Sie vor der Einreichung klarer, welche Trade-offs zwischen Mathematikkennzahlen und Spielerlebnis bestehen.
Lösung ansehen

Dynamische Steuerung

Wie erzielen Sie mit demselben Budget bessere Retention?

Betrachten Sie Kompensationskosten und Retention gemeinsam, um sinnvolle Anpassungen zu identifizieren.

  • Vergleichen Sie, wie unterschiedliche Spielergruppen auf Kompensation, Drosselung und Newcomer-Templates reagieren.
  • Erhalten Sie rekalibrierte Konfigurationen und Bewertungsberichte und optimieren Sie kontinuierlich mit Veränderungen im Spielermix.
Lösung ansehen

LLM-Studios

AI liefert eine Variante – wer weist nach, dass sie die Ziele trifft?

Verbinden Sie Generierung, Simulation, Prüfung und Optimierung zu einem geschlossenen Kreislauf.

  • Validieren Sie RTP, Trefferhäufigkeit und Volatilität generierter Varianten und erkennen Sie Abweichungen vom Ziel.
  • Testen Sie das Erlebnis mit synthetischen Spielern und lassen Sie Loop mit den Prüfergebnissen weiter iterieren.
Lösung ansehen

Beginnen wir mit Ihrer konkreten Aufgabe

Ihre Tabelle.Ihr nächstes Ziel.

Weniger Nacharbeit vor der Einreichung, ein besser abgestimmtes Kompensationsbudget oder ein geprüfter KI-Entwurf? Zeigen Sie uns Ihre PAR-Tabelle, Gewichtungstabelle oder Ihren Entwurf und nennen Sie uns Ihr Ziel. Gemeinsam legen wir Umfang, Ergebnisse und nächste Schritte fest.

Erst Beispiel testen