12月14日下午(加拿大当地时间),阿里妈妈在NeurIPS 2024大会上主办主题为“Auto-Bidding in Large-Scale Auctions”的专场Workshop,正式公布同名比赛的最终获奖团队,并宣布开源世界首个标准化的自动出价Benchmark——AuctionNet。同时Workshop还邀请了Google Research、Amazon、Purdue University在内的学界和工业界嘉宾,交流探讨了决策智能领域最前沿技术。
“去年年初,阿里妈妈的技术同学们在生成式出价这个方向探索和实践,并在业界首次提出了出价算法新范式:AIGB(AI- Generated Bidding)。”淘天集团技术副总裁、算法技术负责人、阿里妈妈CTO郑波在Workshop现场表示,在自动出价比赛中,选手们基于不同的基础生成模型,提出了一批不同于阿里妈妈已公开的DiffBid(基于Diffusion Model的出价算法)的AIGB 解决方案,迸发出诸多亮点,相信 AIGB有潜力成为自动出价和大规模拍卖领域的下一代最先进技术。在线广告的重要性和AIGB的巨大潜力,也是我们发起这次比赛并举办Workshop的出发点。
据了解,阿里妈妈主办的NeurIPS“Auto- Bidding in Large-Scale Auctions”比赛(以下简称自动出价比赛),全球范围整体报名团队数量超过1500支,经过初赛和决赛两轮激烈的竞争博弈以及答辩复核,最终获奖团队在Workshop上正式对外公布:快手科技,北京大学,索尼,北京航空航天大学,微博,哈尔滨工程大学、天津大学、山西大学联队等分获通用赛道和AIGB赛道的前三名,并获对应奖项奖金。
(图:自动出价比赛获奖团队)
此次自动出价比赛关注的是“在不确定和竞争性游戏中的决策智能技术”,有广泛的科学研究和工业应用价值。多位来自于国内顶级互联网公司的算法专家表示,这次AIGB比赛非常具有挑战性,同时也非常具有前瞻性,不论是基于Transformer还是Diffusion Model的探索,都会促进生成式技术在出价方向的全面落地,相信随着众多从业者的探索与完善,AIGB技术会变得更加成熟并解决传统方法所无法解决的问题。
同时,阿里妈妈宣布正式开源世界首个标准化的自动出价Benchmark:AuctionNet。AuctionNet可用于大规模广告竞拍中的出价决策研究,由三部分组成:广告竞拍环境、基于该环境预生成的数据集以及几种基础出价决策算法的性能评估。该数据集包含48个不同agent互相竞价的序列轨迹,共有超过5亿条记录,80GB大小。
阿里妈妈首席算法架构师、资深总监玺羽在现场表示,自动出价是广告最具特色的技术领域之一,AuctionNet是一个基于真实在线广告平台的Benchmark,不仅适用于广告竞拍中出价决策算法的研究,还适用于大规模博弈中的决策智能算法研究,希望此次开源的AuctionNet能加速这个领域的技术突破。
Google Research的研究科学家Dr. Zhao表示,生成式模型和大模型促进该领域的快速发展并带来新的突破,我们可以看到将生成式模型应用于自动出价的各种潜在优势。生成式模型可以帮助广告商更好地了解他们的偏好,并帮助自动出价生成更复杂和更具适应性的竞价策略。
“程序化广告是阿里巴巴、Amazon、Google等公司商业模式的核心支柱,程序化广告的一个重要组成部分是大型拍卖中的自动出价。”IEEE Fellow、Amazon ADSP首席科学家Dr. Karlsson在现场表示,自动出价其目标是以最佳方式花费广告预算,从而帮助商家获得更好的经营效果,但由于高维、非线性、动态和随机等原因使得自动出价问题具有挑战性,需要通过更先进的技术持续的优化。
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