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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