模型

Kairos

PAR 表描述游戏数学,Kairos 补上玩家会如何响应。

是什么

Kairos 将老虎机引擎的回合流视为一种语言。每个回合被 token 化为控制(表格做了什么)、行为(玩家做了什么)和结果(引擎支付了什么)。模型学习玩家的下一步行为,而不是 RNG 的下一次结果,因为后者引擎已经知道。基于此,它可针对你放在玩家面前的任何数学模型,预测每位玩家的会话时长、D2 和投注额。

状态

Kairos 已支持玩家行为建模与方案推演。接入你的回合数据后,可针对你的玩家群体评估不同配置;Loop 将评估结果用于后续比较与调优。

从一张表,到整个组合

验证数学,理解玩家,持续优化。

  1. 01从这里开始

    先把数学算清楚

    导入 PAR 表、权重表或控制配置,检查 RTP、命中率与成本。先用浏览器模拟器试跑,再决定需要深入优化什么。

  2. 02

    看见不同玩家的响应

    Kairos 基于你的回合数据学习玩家行为,预测会话长度、次日留存与流水。相同的数学配置,分组比较不同的结果。

  3. 03

    让每轮反馈推动下一轮优化

    Loop 推演候选方案、比较指标,并检查预算与风险约束。把结果反馈到下一轮,持续经营游戏和玩家组合。

合作方式

选择适合你的接入方式

认证工作室

送审之前,哪套数学更值得上线?

给 PAR 表加上玩家表现,让方案选择更有依据。

  • 对比不同数学方案的会话长度、次日留存与每玩家流水。
  • 沿用 PAR 表工作流,在送审前看清数学指标与玩家体验的取舍。
查看解决方案

动态控制

同样的预算,怎样换来更好的留存?

把补偿成本与留存放在一起看,找到值得调整的配置。

  • 比较不同玩家群体对补偿、抑制和新手模板的响应。
  • 拿到重校准配置与评估报告,并随玩家组合变化持续调优。
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LLM 工作室

AI 出了方案,谁来证明它达标?

把生成、模拟、检查和调优接成一个闭环。

  • 验证生成方案的 RTP、命中频率与波动率,找出目标偏差。
  • 用合成玩家测试体验,让 Loop 带着检查结果继续迭代。
查看解决方案

从你的实际问题开始

带上一张表,聊一个目标。

想减少送审前的反复、评估补偿预算,或验证 AI 生成的方案?告诉我们你要优化的指标,带上 PAR 表、权重表或草稿。一起确定评估范围、交付结果和下一步。