增援训练

1） RL在iGaming中的分配和位置

• 个性化游戏目录（Slate-RL）： 选择一组屏幕/push优惠。
• 优化奖金/促销：大小/类型/计时,并考虑抽奖风险。
• RG/Retention中的反应：何时以及如何干预（软标记/暂停/升级）。
• 操作：动态极限管理，优先排队。
• 交通和采购：在拍卖中闲逛，预算分页。

为什么不仅仅是超级：目标变量是长期奖励（LTV，wellbeing，降低风险），必须最佳地积累，而不仅仅是预测。

2）基本表述

状态（s_t)：玩家个人资料，会话上下文，市场限制。
动作（a_t)：offer，游戏选择（slate），RG触发器，bidder赌注。
奖励（r_t)：溷合指标（收入-RG/AML罚款-价值）。

3）方法家族

3.1匪徒（无状态）

Multi-Armed Bandit: (\epsilon)-greedy, UCB, Thompson Sampling.

上下文强盗：考虑玩家/会话的特征。
Slate/Ranking Bandits：选择一组句子；调整位置效果。

3.2完整的RL

Policy Gradient/Actor-Critic：REINFORCE，A2C/A3C，PPO-对大空间具有抵抗力。
Q-Learning/Deep Q-Networks：离散动作,离线学习和体验缓冲。
Conservative/Offline RL： CQL、BCQ、IQL-通过逻辑学习,无需在线利用。

3.3安全/限制RL

结构化RL （CMDP）：在RG/AML/预算限制下进行优化。

Risk-Sensitive: CVaR-RL, penalty shaping, Lagrangian методы.

4）奖项设计（奖励影像）

• 收入：对增量网络Revenue/LTV的贡献（而不是"原始费率"）。
• 负责任的游戏：对风险模式的处罚，超过限制，厌倦激励。
• 合规性/AML：对增加不安全活动可能性的行为的处罚。
• 体验质量：CTR/CVR/会话长度，但使用cap/weight避免了"过热"。

python reward = w_revdelta_net_revenue \
- w_rgrg_risk_score \
- w_abusebonus_abuse_prob \
- w_costoffer_cost

5）离线培训和评估（安全关键）

• IPS/DR：在推荐者日志上进行逆向预测测定/双重机器人。
• Replay/Simulators：具有自定义/提供者响应模型的模拟器。
• 保护性法规：因支持日志数据而退出的罚款（CQL/IQL）。
• 路由器策略：我们计算显示概率（propensity），以便进行正确的评估。

python value_dr = np.mean(w_ips(r - q_hat) + v_hat) # w_ips = π(a    s)/μ(a    s)

6）上下文匪徒： 快速启动

• 汤普森采样（logit）：后验系数→动作选择。
• UCB：预算有限和强劲的sar。
• 正则化fairness/RG：掩盖无效动作，限制放映频率。

python β ~ Posterior()         # выбор из апостериорного распределения scores = X @ β         # контекстные оценки actions = top_k(scores, k=slate_size, mask=policy_mask)

7）Slate-RL（套件推荐）

目的：最大限度地提高整套的奖励（考虑位置、卡片竞争）。

方法： Listwise-bandites, slate-Q, policy gradient with factorization （Plackett-Luce）.

位置校正：按位置进行扩展；在允许的边界内随机化。

8）安全,RG/AML和合规性

• 强硬的规则（强硬的规则）：禁止有毒的除尘器，频率限制，"冷却"。
• Policy Shielding：在地狱前后通过RG/AML策略过滤操作。
• 二元优化：用于约束的Lagrange multiplier（例如"激进"offers的比例≤ θ）。
• 伦理和公平使用：不包括代理菲奇，影响力审计。

python a = policy.sample(s)
if not passes_guardrails(a, s):
a = safe_fallback(s) # правило/минимальный оффер

9）数据和伺服体系结构

离线轮廓

Lakehouse：显示/点击/转换，propensiti，费用记录。
Feature Store （offline）：点对点、正确标签。
培训：离线RL（CQL/IQL）+模拟器；IPS/DR验证。

在线/近实时

Fichi：快速窗口（1-60分钟）、玩家/会话迹象、限制和RG/AML口罩。
Serving： gRPC/REST, p95 50-150 ms（个性化）,金丝雀漫游。
Logi：我们保留"policy_id"、"propensity"、"slate"、"guard_mask"和实际结果。

10）度量与实验

离线：DR/IPS价值评估，支持覆盖，来自日志的干扰。
在线：转化为Net Revenue/LTV，RG信号（时间到中间），abuse-rate，CTR/CVR/retention。
风险指标：CVaR，护栏违规比例，RG干预频率。
实验：A/B/n带有流量滴答和"kill-switch"，序列测试。

11）成本工程和性能

操作复杂性：限制板块/离岸空间。
信息/解决方案缓存：用于流行状态的短TTL。
解调：两个阶段（candidate生成→重新排名）。
离线时间表培训：每日/每周retrain；网上只是简单的改编（bandits）。

12）示例（片段）

python for rollout in rollouts:
A = advantage(rollout, value_fn)
loss_policy  = -E[ clip_ratio(pi, old_pi) A ]
loss_value  = mse(V(s), R)
loss_safety  = λ relu(safety_metric - safety_cap)
loss_total  = loss_policy + c1loss_value + loss_safety + c2entropy(pi)
step_optimizer(loss_total)

python loss_cql = mse(Q(s,a), target) + α (E_{a~π}[Q(s,a)] - E_{a~D}[Q(s,a)])

python scores = model(x)           # предсказанные полезности scores[~allowed_mask] = -inf     # запретные действия a = argmax(scores) if rand()>eps else random_allowed()

13）流程、角色和RACI

A (Accountable): Head of Data / CDO.

R（Responsible）：数据科学（RL模型/土匪模型），MLOps（平台/编写/评估），Data Eng（幻影/模拟器）。
C（咨询）：Compliance/DPO （RG/AML/PII）, Legal（离岸条款）,Security （秘密/KMS）, SRE （SLO/成本）,产品。
I （Informed）： 市场营销/CRM,运营,支持。

14）实施路线图

1.选择1个带有RG/AML口罩和propensity成像的offer的上下文匪徒。

2.IPS/DR离线评分受到A/B（5-10％的流量），杀手开关的限制。

3.Dashbords：value（DR），CTR/CVR，RG度量，guardrails违规。

• Slate-bandit（N=3-5卡），位置校正；two-stage candidate→re-rank.
• 带模拟器的离线RL（IQL/CQL）；定期retrain。
• Constrained-RL：攻击性/频率限制，双重优化。

• RG干预政策（safe RL）具有严格的上限和审核。
• 带有CVaR限制的预算寻呼和拍手（拍卖）。
• 区域间适应，按地狱和offers的成本进行充电。

15）售前支票清单

• Logi包含"policy_id"、"propensity"、掩码/限制、结果。
• DR/IPS评估是稳定的；数据支持是足够的（使用日志的覆盖）。
• Guardrails：禁令清单，频率限制，cooldown，kill-switch。
• RG/AML/Legal商定了规则；已启用审计（桉例的WORM）。
• 金丝雀发布和流量限制；value/RG/abuse监视。
• 奖励和风险文档；政策卡（所有者,版本,SLA）。
• 控制成本：latency p95, cost/request, slate大小,缓存。

16）反模式

没有保护和离线评估的在线专家。
不考虑借口和RG的"点击/投注"奖→有毒的政策。
缺少propensity和正确的causal评估。
行动空间太大，没有口罩/帽子。
混合区域/辖区，没有居住权和规则。
缺少杀手开关和金丝雀。

17）结果

RL为iGaming平台提供了适应性策略，这些策略在遵守RG/AML/Legal的同时最大化了长期价值。安全实施的关键是离线/保守方法，正确的causal评估（IPS/DR），严格的guardrails，透明的奖励，MLOps纪律和渐进的滚动。因此，您将获得Net Revenue/LTV的增长，而无需在责任和合规性方面做出妥协。