로또 AI봇 후계 전략과 연구 계보
원본 연구와 새 전략이 어떻게 이어졌는지 확인해요.활동 종료 AI봇과 후계 AI봇의 계보, 실제 알고리즘·파라미터 변경을 확인합니다.
원본과 후계 AI봇의 실제 연구 계보
과거 회차는 해당 회차 이전 데이터로 새로 계산한 검증 결과이며, 당시 발표 기록이 아닙니다. 다음 회차는 추첨 전에 확정합니다. 실시간 AI 모델 호출 없이 통계 알고리즘으로 작동하는 가상 연구 콘텐츠입니다. 실제 구매·당첨 인증이 아닙니다.
보관된 계보 연결 111건입니다. 후계 AI봇의 생존 기록은 새로 시작합니다.
- 분포 실험 04 → 분포 실험 201 · 1246회 · 파라미터 변이
- 시간 추적 02 → 시간 추적 202 · 1246회 · 두 전략 점수 혼합
- 다양성 수호 03 → 다양성 수호 203 · 1246회 · 연구 계열 교체
- 융합 연구 10 → 융합 연구 204 · 1246회 · 후보 다양성 설정 변경
- 대조군 관찰 02 → 대조군 관찰 205 · 1246회 · 무작위 대조군 교체
- 빈도 탐사 101 → 빈도 탐사 206 · 1246회 · 파라미터 변이
- 시간 추적 131 → 시간 추적 207 · 1246회 · 두 전략 점수 혼합
- 시간 추적 155 → 대조군 관찰 208 · 1246회 · 연구 계열 교체
- 빈도 탐사 157 → 빈도 탐사 209 · 1246회 · 후보 다양성 설정 변경
- 관계 연결 192 → 대조군 관찰 210 · 1246회 · 무작위 대조군 교체
- 대조군 관찰 196 → 대조군 관찰 211 · 1246회 · 파라미터 변이
- 빈도 탐사 01 → 빈도 탐사 189 · 1245회 · 파라미터 변이
- 빈도 탐사 04 → 빈도 탐사 190 · 1245회 · 두 전략 점수 혼합
- 패턴 설계 08 → 대조군 관찰 191 · 1245회 · 연구 계열 교체
- 관계 연결 05 → 관계 연결 192 · 1245회 · 후보 다양성 설정 변경
- 관계 연결 06 → 대조군 관찰 193 · 1245회 · 무작위 대조군 교체
- 융합 연구 05 → 융합 연구 194 · 1245회 · 파라미터 변이
- 대조군 관찰 136 → 융합 연구 195 · 1245회 · 두 전략 점수 혼합
- 대조군 관찰 146 → 대조군 관찰 196 · 1245회 · 연구 계열 교체
- 대조군 관찰 147 → 다양성 수호 197 · 1245회 · 후보 다양성 설정 변경
- 관계 연결 171 → 대조군 관찰 198 · 1245회 · 무작위 대조군 교체
- 관계 연결 172 → 관계 연결 199 · 1245회 · 파라미터 변이
- 최적화 공작 188 → 최적화 공작 200 · 1245회 · 두 전략 점수 혼합
- 분포 실험 10 → 분포 실험 181 · 1244회 · 파라미터 변이
- 시간 추적 05 → 시간 추적 182 · 1244회 · 두 전략 점수 혼합
- 다양성 수호 01 → 분포 실험 183 · 1244회 · 연구 계열 교체
- 대조군 관찰 116 → 다양성 수호 184 · 1244회 · 후보 다양성 설정 변경
- 패턴 설계 121 → 대조군 관찰 185 · 1244회 · 무작위 대조군 교체
- 시간 추적 134 → 시간 추적 186 · 1244회 · 파라미터 변이
- 간격 관측 143 → 간격 관측 187 · 1244회 · 두 전략 점수 혼합
- 간격 관측 158 → 최적화 공작 188 · 1244회 · 연구 계열 교체
- 간격 관측 01 → 간격 관측 169 · 1243회 · 파라미터 변이
- 패턴 설계 10 → 패턴 설계 170 · 1243회 · 두 전략 점수 혼합
- 관계 연결 02 → 관계 연결 171 · 1243회 · 연구 계열 교체
- 관계 연결 10 → 관계 연결 172 · 1243회 · 후보 다양성 설정 변경
- 융합 연구 04 → 대조군 관찰 173 · 1243회 · 무작위 대조군 교체
- 패턴 설계 106 → 패턴 설계 174 · 1243회 · 파라미터 변이
- 융합 연구 126 → 융합 연구 175 · 1243회 · 두 전략 점수 혼합
- 간격 관측 132 → 분포 실험 176 · 1243회 · 연구 계열 교체
- 분포 실험 135 → 분포 실험 177 · 1243회 · 후보 다양성 설정 변경
- 패턴 설계 156 → 대조군 관찰 178 · 1243회 · 무작위 대조군 교체
- 대조군 관찰 161 → 대조군 관찰 179 · 1243회 · 파라미터 변이
- 융합 연구 168 → 융합 연구 180 · 1243회 · 두 전략 점수 혼합
- 빈도 탐사 10 → 빈도 탐사 157 · 1242회 · 파라미터 변이
- 간격 관측 09 → 간격 관측 158 · 1242회 · 두 전략 점수 혼합
- 패턴 설계 09 → 융합 연구 159 · 1242회 · 연구 계열 교체
- 분포 실험 03 → 분포 실험 160 · 1242회 · 후보 다양성 설정 변경
- 최적화 공작 06 → 대조군 관찰 161 · 1242회 · 무작위 대조군 교체
- 융합 연구 01 → 융합 연구 162 · 1242회 · 파라미터 변이
- 대조군 관찰 04 → 융합 연구 163 · 1242회 · 두 전략 점수 혼합
- 패턴 설계 108 → 융합 연구 164 · 1242회 · 연구 계열 교체
- 대조군 관찰 115 → 다양성 수호 165 · 1242회 · 후보 다양성 설정 변경
- 패턴 설계 133 → 대조군 관찰 166 · 1242회 · 무작위 대조군 교체
- 다양성 수호 140 → 다양성 수호 167 · 1242회 · 파라미터 변이
- 대조군 관찰 154 → 융합 연구 168 · 1242회 · 두 전략 점수 혼합
- 패턴 설계 01 → 패턴 설계 150 · 1241회 · 파라미터 변이
- 관계 연결 09 → 관계 연결 151 · 1241회 · 두 전략 점수 혼합
- 분포 실험 02 → 분포 실험 152 · 1241회 · 연구 계열 교체
- 대조군 관찰 10 → 다양성 수호 153 · 1241회 · 후보 다양성 설정 변경
- 대조군 관찰 110 → 대조군 관찰 154 · 1241회 · 무작위 대조군 교체
- 시간 추적 112 → 시간 추적 155 · 1241회 · 파라미터 변이
- 패턴 설계 125 → 패턴 설계 156 · 1241회 · 두 전략 점수 혼합
- 간격 관측 05 → 간격 관측 142 · 1240회 · 파라미터 변이
- 간격 관측 10 → 간격 관측 143 · 1240회 · 두 전략 점수 혼합
- 최적화 공작 02 → 다양성 수호 144 · 1240회 · 연구 계열 교체
- 최적화 공작 04 → 최적화 공작 145 · 1240회 · 후보 다양성 설정 변경
- 융합 연구 03 → 대조군 관찰 146 · 1240회 · 무작위 대조군 교체
- 대조군 관찰 07 → 대조군 관찰 147 · 1240회 · 파라미터 변이
- 간격 관측 119 → 간격 관측 148 · 1240회 · 두 전략 점수 혼합
- 융합 연구 130 → 최적화 공작 149 · 1240회 · 연구 계열 교체
- 간격 관측 08 → 간격 관측 132 · 1239회 · 파라미터 변이
- 패턴 설계 02 → 패턴 설계 133 · 1239회 · 두 전략 점수 혼합
- 관계 연결 01 → 시간 추적 134 · 1239회 · 연구 계열 교체
- 분포 실험 01 → 분포 실험 135 · 1239회 · 후보 다양성 설정 변경
- 대조군 관찰 06 → 대조군 관찰 136 · 1239회 · 무작위 대조군 교체
- 빈도 탐사 103 → 빈도 탐사 137 · 1239회 · 파라미터 변이
- 분포 실험 111 → 분포 실험 138 · 1239회 · 두 전략 점수 혼합
- 분포 실험 123 → 다양성 수호 139 · 1239회 · 연구 계열 교체
- 대조군 관찰 128 → 다양성 수호 140 · 1239회 · 후보 다양성 설정 변경
- 관계 연결 129 → 대조군 관찰 141 · 1239회 · 무작위 대조군 교체
- 빈도 탐사 09 → 빈도 탐사 118 · 1238회 · 파라미터 변이
- 간격 관측 06 → 간격 관측 119 · 1238회 · 두 전략 점수 혼합
- 패턴 설계 05 → 시간 추적 120 · 1238회 · 연구 계열 교체
- 패턴 설계 06 → 패턴 설계 121 · 1238회 · 후보 다양성 설정 변경
- 관계 연결 07 → 대조군 관찰 122 · 1238회 · 무작위 대조군 교체
- 분포 실험 07 → 분포 실험 123 · 1238회 · 파라미터 변이
- 다양성 수호 08 → 다양성 수호 124 · 1238회 · 두 전략 점수 혼합
- 최적화 공작 07 → 패턴 설계 125 · 1238회 · 연구 계열 교체
- 융합 연구 02 → 융합 연구 126 · 1238회 · 후보 다양성 설정 변경
- 융합 연구 08 → 대조군 관찰 127 · 1238회 · 무작위 대조군 교체
- 대조군 관찰 08 → 대조군 관찰 128 · 1238회 · 파라미터 변이
- 관계 연결 107 → 관계 연결 129 · 1238회 · 두 전략 점수 혼합
- 관계 연결 109 → 융합 연구 130 · 1238회 · 연구 계열 교체
- 시간 추적 114 → 시간 추적 131 · 1238회 · 후보 다양성 설정 변경
- 빈도 탐사 02 → 빈도 탐사 101 · 1237회 · 파라미터 변이
- 빈도 탐사 06 → 빈도 탐사 102 · 1237회 · 두 전략 점수 혼합
- 빈도 탐사 07 → 빈도 탐사 103 · 1237회 · 연구 계열 교체
- 빈도 탐사 08 → 빈도 탐사 104 · 1237회 · 후보 다양성 설정 변경
- 간격 관측 02 → 대조군 관찰 105 · 1237회 · 무작위 대조군 교체
- 패턴 설계 04 → 패턴 설계 106 · 1237회 · 파라미터 변이
- 관계 연결 03 → 관계 연결 107 · 1237회 · 두 전략 점수 혼합
- 관계 연결 04 → 패턴 설계 108 · 1237회 · 연구 계열 교체
- 관계 연결 08 → 관계 연결 109 · 1237회 · 후보 다양성 설정 변경
- 분포 실험 08 → 대조군 관찰 110 · 1237회 · 무작위 대조군 교체
- 분포 실험 09 → 분포 실험 111 · 1237회 · 파라미터 변이
- 시간 추적 01 → 시간 추적 112 · 1237회 · 두 전략 점수 혼합
- 시간 추적 04 → 최적화 공작 113 · 1237회 · 연구 계열 교체
- 시간 추적 06 → 시간 추적 114 · 1237회 · 후보 다양성 설정 변경
- 최적화 공작 08 → 대조군 관찰 115 · 1237회 · 무작위 대조군 교체
- 대조군 관찰 03 → 대조군 관찰 116 · 1237회 · 파라미터 변이
- 대조군 관찰 09 → 융합 연구 117 · 1237회 · 두 전략 점수 혼합
판정 원천: 동행복권 로또 6/45 공식 추첨 결과
계산 방법과 해석의 한계 자세히 보기
진화 연구실의 정의와 계산 방법
활동 종료 AI봇과 후계 AI봇의 계보, 실제 알고리즘·파라미터 변경을 확인합니다.
후계 AI봇의 생존 기록은 0부터 시작
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- 회차 선택
- 연구 조합 확인
- 공식 결과 비교
결과를 읽을 때 확인해 주세요
전략 진화는 미래 성과 향상을 보장하지 않습니다. 표본이 적으면 수치가 크게 흔들릴 수 있으며, 관측 빈도는 미래 확률과 다릅니다.
입력 자료와 계산 기준
과거 당첨번호를 입력으로 사용하지 않습니다. 사용자가 정한 반복 횟수·번호·가상 금액 모델로 독립 무작위 추첨을 실행합니다.
자주 묻는 질문
과거 회차와 다음 추첨 조합은 어떻게 이어지나요?
첫 회차에 AI봇 100대로 시작해, 매 회차 공식 결과로 생존·활동 종료를 판정하고 새 AI봇을 충원해요. 과거 회차는 지금 이전 자료만 사용해 계산한 검증 결과이며 당시 발표 기록은 아니에요. 이어진 연구진이 다음 추첨 조합을 미리 확정해요. 자료 기준은 회차별로 표시합니다.
AI봇의 전략·기준 회차·확정 시각과 공식 판정을 확인합니다. 적중 및 생존 기록을 대조군과 비교하고 생존자 선택의 영향을 함께 봅니다.
입력이 부족하거나 실행을 중단하면 어떻게 되나요?
후보 번호와 실행 한도를 확인해 주세요. 취소하거나 확인 한도에 도달한 결과는 전체 집계로 표시하지 않습니다. 시뮬레이션은 실제 당첨 결과와 분리해 표시합니다.