12月14日下午(加拿大當地時間),阿里媽媽在NeurIPS 2024大會上主辦主題為“Auto-Bidding in Large-Scale Auctions”的專場Workshop,正式公布同名比賽的最終獲獎團隊,并宣布開源世界首個標準化的自動出價Benchmark——AuctionNet。同時Workshop還邀請了Google Research、Amazon、Purdue University在內的學界和工業界嘉賓,交流探討了決策智能領域最前沿技術。
“去年年初,阿里媽媽的技術同學們在生成式出價這個方向探索和實踐,并在業界首次提出了出價算法新范式:AIGB(AI- Generated Bidding)。”淘天集團技術副總裁、算法技術負責人、阿里媽媽CTO鄭波在Workshop現場表示,在自動出價比賽中,選手們基于不同的基礎生成模型,提出了一批不同于阿里媽媽已公開的DiffBid(基于Diffusion Model的出價算法)的AIGB 解決方案,迸發出諸多亮點,相信 AIGB有潛力成為自動出價和大規模拍賣領域的下一代最先進技術。在線廣告的重要性和AIGB的巨大潛力,也是我們發起這次比賽并舉辦Workshop的出發點。
據了解,阿里媽媽主辦的NeurIPS“Auto- Bidding in Large-Scale Auctions”比賽(以下簡稱自動出價比賽),全球范圍整體報名團隊數量超過1500支,經過初賽和決賽兩輪激烈的競爭博弈以及答辯復核,最終獲獎團隊在Workshop上正式對外公布:快手科技,北京大學,索尼,北京航空航天大學,微博,哈爾濱工程大學、天津大學、山西大學聯隊等分獲通用賽道和AIGB賽道的前三名,并獲對應獎項獎金。

(圖:自動出價比賽獲獎團隊)
此次自動出價比賽關注的是“在不確定和競爭性游戲中的決策智能技術”,有廣泛的科學研究和工業應用價值。多位來自于國內頂級互聯網公司的算法專家表示,這次AIGB比賽非常具有挑戰性,同時也非常具有前瞻性,不論是基于Transformer還是Diffusion Model的探索,都會促進生成式技術在出價方向的全面落地,相信隨著眾多從業者的探索與完善,AIGB技術會變得更加成熟并解決傳統方法所無法解決的問題。
同時,阿里媽媽宣布正式開源世界首個標準化的自動出價Benchmark:AuctionNet。AuctionNet可用于大規模廣告競拍中的出價決策研究,由三部分組成:廣告競拍環境、基于該環境預生成的數據集以及幾種基礎出價決策算法的性能評估。該數據集包含48個不同agent互相競價的序列軌跡,共有超過5億條記錄,80GB大小。

阿里媽媽首席算法架構師、資深總監璽羽在現場表示,自動出價是廣告最具特色的技術領域之一,AuctionNet是一個基于真實在線廣告平臺的Benchmark,不僅適用于廣告競拍中出價決策算法的研究,還適用于大規模博弈中的決策智能算法研究,希望此次開源的AuctionNet能加速這個領域的技術突破。
Google Research的研究科學家Dr. Zhao表示,生成式模型和大模型促進該領域的快速發展并帶來新的突破,我們可以看到將生成式模型應用于自動出價的各種潛在優勢。生成式模型可以幫助廣告商更好地了解他們的偏好,并幫助自動出價生成更復雜和更具適應性的競價策略。
“程序化廣告是阿里巴巴、Amazon、Google等公司商業模式的核心支柱,程序化廣告的一個重要組成部分是大型拍賣中的自動出價。”IEEE Fellow、Amazon ADSP首席科學家Dr. Karlsson在現場表示,自動出價其目標是以最佳方式花費廣告預算,從而幫助商家獲得更好的經營效果,但由于高維、非線性、動態和隨機等原因使得自動出價問題具有挑戰性,需要通過更先進的技術持續的優化。

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