El sistema separa contexto social, uso de experiencias, actividad de cuenta, comunicación y representaciones aprendidas. Clasificadores XGBoost, un transformer multilingüe y redes compactas producen probabilidades que combina un metamodelo calibrado.
El entrenamiento usa casi 30 millones de etiquetas fiables, pero los usuarios verificados no representan a toda la población. Roblox pondera la muestra con encuestas, filtra etiquetas dudosas, guarda rasgos derivados en vez de actividad bruta cuando puede y comparte contratos entre entrenamiento e inferencia.