本文采用可复核的规则假设，不根据站点名称推断任何平台的真实算法。示例用于教育说明，不是下注建议。
关键定义
“AI预测”至少应说明输入特征、目标变量、训练过程和输出含义。仅把历史频率相加不等于训练了模型。
怎样核验
真实模型需要版本化数据、可重复代码、时间范围、排除规则与未参与训练的测试集。
边界与结论
若输出只是标准牌组下的理论概率，应准确称为概率计算，而不是下一局预测。
实践清单
本站当前没有接入外部模型、没有 API 密钥，也没有声称存在实时预测服务。
实践清单
- “AI预测”至少应说明输入特征、目标变量、训练过程和输出含义。仅把历史频率相加不等于训练了模型。
- 若输出只是标准牌组下的理论概率，应准确称为概率计算，而不是下一局预测。
- 先固定规则、保存完整记录、分离训练与测试，再讨论模型是否提供了超出简单基线的信息。