阿里妈妈给出了什么样的赛题，被顶会NeurIPS 2024 pick了？

AI-Agent4个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

NeurIPS作为人工智能领域的顶级会议之一，其论文发表和竞赛活动都备受研究者和工程师的关注。会议期间举办的竞赛，如“大规模拍卖中的自动出价”赛题，对于解决实际问题具有重要意义。该赛题由北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室（PAAI）提出，阿里妈妈决策智能技术团队与北京大学教授联合提报，获得了NeurIPS专家评委的高度评价。

“大规模拍卖中的自动出价”问题与我们日常生活中的在线购物密切相关。当用户在电商平台搜索或浏览商品时，平台会通过广告拍卖机制将广告位分配给广告主。自动出价系统在这一过程中发挥着核心作用，它需要综合考虑用户画像、行为数据、广告主的推广目标、预算限制等多种因素，实时计算出最优化的出价策略。这一过程完全自动化，能在极短的时间内完成。

自动出价技术对于推动全球线上广告市场的持续增长至关重要。2023年，全球线上广告市场规模已达到6268亿美元。自动出价技术可以帮助广告主简化广告投放流程，利用人工智能技术实现精准营销，节省时间和精力。

在自动出价策略的优化上，业界的方法经历了四代演化。从经典控制类、规划求解类，到强化学习类，再到生成模型类。阿里妈妈技术团队在这一领域进行了多年的研究，并提出了基于生成式模型构造的出价策略优化方案——AIGB（AI Generative Bidding）。AIGB将出价问题转化为条件分布生成问题，避免了训练误差累积，更适合长序列决策场景。

北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室（PAAI）成立于2022年，由产业界和学术界的多位大牛领衔。实验室在已有成果的基础上继续研究自动出价等决策智能问题。他们发现，原有的强化学习方法在长序列决策场景下存在局限，而生成式AI在这一领域展现出巨大潜力。因此，实验室提出了AIGB方案，并将其应用于智能出价领域。

本次“大规模拍卖中的自动出价”赛题分为两个赛道：AIGB赛道和通用赛道。AIGB赛道要求参赛者利用生成式模型学习自动出价Agent，而通用赛道则要求参赛者在大规模拍卖中做出有效的出价决策。参赛者将有机会赢得赛事奖金、阿里巴巴的实习机会、校招绿色通道以及访问学者资格。

此外，本次比赛还将首次公开约5亿条博弈数据及相应的训练框架，为决策智能、强化学习、博弈和生成式模型等领域的研究者和从业者提供了宝贵的实践和研究机会。赛程安排和奖项设置已在大赛官网公布，感兴趣的研究者和工程师可以报名参加。