Modèle
La fiche PAR décrit les mathématiques du jeu. Kairos montre comment les joueurs pourraient réagir.
Le principe
Kairos considère le flux de rounds d’un moteur de slot comme un langage. Chaque round est tokenisé en contrôle (ce que la table a fait), comportement (ce que le joueur a fait) et résultat (ce que le moteur a payé). Le modèle apprend le comportement suivant du joueur, et non le prochain résultat du RNG, que le moteur connaît déjà. Sur cette base, il peut prédire, pour tout modèle mathématique que vous présentez aux joueurs, la durée de session, le D2 et le montant misé de chaque joueur.
Statut
Kairos prend déjà en charge la modélisation des comportements joueurs et la simulation d’options. Une fois connecté à vos données de rounds, il permet d’évaluer différentes configurations pour votre population de joueurs ; Loop utilise ces résultats d’évaluation pour les comparaisons et optimisations suivantes.
D’une table à tout le portefeuille
Importez une fiche PAR, une table de pondération ou une configuration de contrôle pour vérifier le RTP, la fréquence de gain et les coûts. Lancez d’abord un test dans le simulateur navigateur, puis décidez ce qui mérite une optimisation plus poussée.
Kairos apprend les comportements joueurs à partir de vos données de rounds, puis prédit la durée de session, la rétention le lendemain et le turnover. À configuration mathématique identique, comparez les résultats par segment.
Loop explore les options candidates, compare les indicateurs et vérifie les contraintes de budget et de risque. Réinjectez les résultats dans le cycle suivant pour gérer en continu vos jeux et votre portefeuille de joueurs.
Lecture
Tokenisation, têtes de prédiction hiérarchiques, préentraînement puis ajustement fin, et échantillonnage de plusieurs trajectoires.
Ouvrir769 exécutions de simulation d’un système de contrôle dynamique en temps réel.
Ouvrir802 exécutions couvrant dix mécanismes comportementaux.
OuvrirNotes de prépublication du dépôt Kairos.
OuvrirModes de collaboration
Studios certifiés
Ajoutez les résultats joueurs à vos PAR sheets pour choisir vos options avec plus de fondement.
Contrôle dynamique
Analysez ensemble le coût de compensation et la rétention pour identifier les configurations qui méritent d’être ajustées.
Studios LLM
Reliez génération, simulation, contrôle et optimisation dans une boucle fermée.
Partons de votre besoin
Vous voulez réduire les allers-retours avant soumission, évaluer un budget de compensation ou valider une option générée par IA ? Indiquez-nous l’indicateur à optimiser et joignez une fiche PAR, une table de pondération ou un brouillon. Nous définirons ensemble le périmètre d’évaluation, les livrables et les prochaines étapes.