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Torrent Gear
游戏策略的AI推荐系统
介绍： "战略"作为经验和控制，而不是"欺骗机会"
游戏产品的布局使得结果偶然发生，数学（RTP/方差）由提供商固定。因此，AI策略建议不会"增加机会"或"绕过RTP"。他们的任务是帮助玩家选择合适的游戏风格，节奏，限制和可理解的场景，减少摩擦和压力，改善主观体验并保持对负责任游戏（RG）的关注。原则：透明度，可解释，诚实沟通，缺乏"黑暗模式"。
1）信号： 系统应该"感觉"什么"
会议的意图和背景："快速尝试"，"探索"，"放松"，"锦标赛/活动"，设备/网络/白天时间。
偏好简介（汇总）：对波动性的容忍度、喜爱的节奏和机制、流行的提供商/主题。
会议历史：持续时间，停顿，休息时间，第一次积极体验（TTFP）之前的时间，重新回到风格。
财务和运营信号（总量）：典型的存款/费率金额，方法成功，撤销/拒绝。
体验质量：下载速度、错误、FPS稳定性-影响速度和模式建议。
RG指标：夜间马拉松，取消取款退款，冲动过度-照顾，不出售。
收集原则：PII的最小化，明确同意，本地/联邦处理，在该地区的存储。
2）建议的确切内容（以及在哪些范围内）
游戏风格（玩法）："研究员"（短试用会议），"焦点"（固定暂停时间更长），"社交"（轻量级格式），"短跑运动员"（轻量级游戏的快速开始）。
节奏和持续时间：建议的停顿节奏，会话持续时间，提醒"起床/休息"。
资金框架和限制：关于白天/周限额的软线索，对于"获胜"的投注金额没有建议。
训练场景：关于波动性的迷你海达，带有"如果有的话"方差模拟的演示/沙盒，没有真正的钱。
内容捆绑：与样式和设备相对应的游戏/模式（移动"单手"、弱网络中的轻型刺客）。
状态和透明度：在适当情况下付款的"瞬间/验证/手动验证"。
3）Fichi： 把故事变成"意义"
样式和内容栓塞：速度/波动/力学/UX因子矢量。
行为节奏：停顿变异，踢球/滚动速度，"卡住"。
会议脚本标签："第一次体验"，"回归"，"计划中断"，"意图推断"。
环境质量：p95下载、供应商错误、电池/网络→影响速度/模式建议。
RG面膜：包括护理模式的二进制和概率特征（促销沉默，暂停，焦点模式）。
4）模型堆栈
Intent分类：在会话开始时/会话期间识别意图。
学习到排名（样式脚本排名）：将样式/节奏/学习步骤排序为UX的目标功能（TTFP↓，"单个动作-一个resheniye"↑，zhaloby↓）。
序列模型：预测可能的"障碍"（长加载，KYC不清楚的步骤），并建议下一步。
Uplift模型：衡量推荐谁将真正改善体验（以及谁最好提供休息/沉默）。
上下文强盗：轻轻地测试警戒度量下的实时提示/模式顺序。
校准：Platt/Isotonic，用于在新市场/设备上进行真实操作的概率。
XAI层：简短的解释"为什么提出这种风格/暂停/海德"。
5）解决方案编曲者："zel。/黄色/红色"。
绿色：低风险，高信心→显示会议风格，"快速启动"或"学习海德"，包括按需的"焦点"主题。
黄色：不确定性/弱网络→我们建议轻型模式，短会话，演示沙箱，我们建议设置限制。
红色（RG/合规性）：过热迹象/意图"退出"→关闭促销活动，显示付款状态，支票单，暂停/限制拨号器，如有必要-HITL帮助。
所有解决方案都固定在审计路径中：信号→模型→政策→行动→解释。
6）UI： 如何提出建议
样式卡（1个屏幕）：目标、指示性持续时间、暂停、"启用限制/计时器"按钮、"演示优先"。
解释"为什么这对你来说"： "短会话显示了您网络/设备上的最佳体验。"
控制面板："减少个性化"、"隐藏样式"、"暂停N天"。
可用性：大触摸区，对比，配音，单手模式。
诚实的沟通：没有定时器压力，"紧急时间"。
7）系统从根本上没有做什么
不建议"赢家"计划，也不承诺结果。
不会更改RTP/规则或预测回合的结果。
不使用RG信号进行销售；只是为了照顾。
不个性化具有法律意义的文本/条件。
不应用"黑暗模式"（隐藏条件，假计时器）。
8）隐私,公平,合规性
层级一致性：样式建议≠营销信息。
数据最小化：令牌化、短TTL、存储本地化。
公平审计：平等地获得样式/培训材料，并具有同等的地位；没有设备/语言/区域偏差。
Policy-as-Code：司法管辖区，年龄，有效语言词典，频率边界=编译器中的代码。
9）"健康"效果度量
UX：TTFP，"一个动作-一个解决方案"，完成的培训步骤的比例没有错误。
行为：按计划暂停的会议比例，使用限制，减少冲动动作。
服务：减少对类型问题的重复访问，p95下载相关内容的时间。
RG/道德：自愿停顿/限制的增加，夜间"过热"的减少，零合理的投诉。
Uplift：对"舒适"风格vs控制的满意度/回报。
信托指标：点击一下"为什么我能看到"，对可解释性给予积极评价。
10）参考体系结构
Ingest（事件/质量/合规性）→ Feature Store（在线/离线）→模型（intent/rank/seq/uplift+calibration）→ Policy Engine（zel/黄色/红色，RG，合规性）→ Recommendation Runtime（样式卡/样式卡）培训步骤/限制）→ XAI&Audit → Experimentation （A/B/强盗/geo-lift） → Analytics （KPI/RG/Fairness/Perf）
并行：隐私中心（同意/TTL）、设计系统（A11 y令牌）、支付/KYC状态（诚实状态）、代理助理（复杂桉例的HITL）。
11）操作方案
弱网络上的新用户：显示"快速启动"和演示沙箱；简短会议的理事会；解释"属于您的网络"。
停顿后的回归：带有停顿计划的"焦点"风格，关于波动性的简短海德；限制选项。
"推理"意图：促销是隐藏的；付款状态，支票清单和"将加快过程"。
夜间疲劳的迹象："安静模式"，休息的线索；同意-提醒白天回来。
12）实验和"精益"土匪
守卫指标：错误/投诉/RG信号-自动回滚。
A/A和影子推出：在包含之前检查稳定性。
Uplift测试：我们相信建议的好处的内在性，而不是"点击"。
Kapping干预措施：每个会议不超过风格的N线索；明确的"回滚到违约"。
13） MLOps/运营
Dataset/Fich/模型/阈值的转化；全线和可重复性。
监视漂移（设备/语言/行为），自动校准。
在市场/渠道上标记信息；在几分钟内回滚。
测试集：可用性（ARIA/对比/焦点），合规性（词典/频率），穿孔（LCP/INP）。
14）实施路线图（8-12周→ MVP；4-6个月→成熟）
1-2周：事件和意图词典，隐私/政策即代码，A11 y令牌。
3-4周：功能商店在线，intent+rank v1，样式卡，XAI解释。
5-6周：seq障碍模型，强盗（节省），限制/定时器停顿。
7-8周：uplift模型，RG-guardrails，演示沙箱/模拟，影子推出。
3-6个月：联邦处理，阈值自动校准，跨市场扩展，监管沙箱。
15）典型的错误以及如何避免它们
结果承诺。没有"提高赔率"-只有UX/关心/透明度。
痴迷。Kapping，"安静模式"，uplift而不是"所有连续"。
忽略RG。过热信号↔暂停/限制而不是促销。
没有可解释性。在配置文件中添加XAI tultip和解决方桉历史记录。
个性化无合规性。显示前的策略和检查。
脆弱的版本。Fich标志，A/A，快速回滚。
策略推荐的AI系统是适当性和关怀的服务，而不是"战胜意外"的工具。她帮助选择舒适的会议风格，节奏和框架，提供教育线索，尊重隐私和RG，解释她的决定，并在风险下迅速退缩。公式：纯信号→ intent/rank/seq/uplift →策略引擎→可解释的UI。这就是他们想要回归的体验。