Das System trennt soziales Umfeld, Experience-Nutzung, Kontoaktivität, Kommunikation und gelernte Repräsentationen. XGBoost, ein mehrsprachiger Transformer und kleine neuronale Netze liefern Wahrscheinlichkeiten, die ein kalibriertes Metamodell vereint.
Fast 30 Millionen verlässliche Labels dienen dem Training, doch verifizierte Nutzer bilden nicht die Gesamtpopulation ab. Roblox gewichtet anhand von Umfragen neu, filtert fragliche Labels, speichert möglichst abgeleitete Merkmale statt Rohaktivität und nutzt gleiche Datenverträge für Training und Inferenz.