学术打野 NeurIPS 2024，好多东谈主啊（发出周迅的声息）！

最吵杂最值取得味的，咱齐总订盟了：

学术追星：和 Ilya、FeiFei、Kaiming、Saining 拘谨但不无规矩地合照。

现场开吃：分为吃瓜 Bengio 和 OpenAI 职工吵起来版 & "学术蝗虫"狂炫会上的饭和下昼茶版。

勇闯 Workshop：收成最新 insight，汇注琳琅满目贴纸，抢各式邻近。

该说不说，本年 NeurIPS 开了好几个新的 workshop，其中有一场还挺罕见的，值得一聊。

罕见就罕见在，它是咱中国公司淡漠主张，然后咱中国公司围绕该主张为题主理的。

而且NeurIPS 期间同题竞赛也被 pick——这赛题它还跟这家中国公司磋议系，是该公司四肢第一单元，同北京大学邓小铁辅导、卢宗青辅导参谋团队聚合提报的。

谜底揭晓！

这场 Workshop 即是Auto-Bidding in Large-Scale Auctions（大规模拍卖中的自动出价），从AIGB（AI-Generated Bidding）Bidding 模子熟习新范式延展而来。

旧年 4 月，，革命地将自动出价建模为生成式序列决策问题。

这是生成式模子在该领域的初次应用，而且一年来在阿里姆妈的业务场景实操效果相称可以。

因此赛题入选后，拿到主理权的阿里姆妈罕见诞生了 AIGB 赛谈（也成为国内工业界本年独逐一家获得 NeurIPS 比赛主理权的组织）。

提及来，主理 Workshop、提报赛题入选，在 NeurIPS 这个 level 的顶会上够可以了吧？

截止阿里姆妈还在 Workshop 上还放了一招彩蛋：

为了让更多的参谋者投入这个领域并激励更多诸如 AIGB 这么的算法出生，开源了宇宙首个包含了大规模模拟竞价系统和博弈数据集的 Benchmark，即 AuctionNet。

敲黑板，AuctionNet 不仅适用于自动出价决策算法参谋，还适用于大型博弈的正常的决策智能领域。强化学习、生成模子、运筹学和机制设想等改换常领域的参谋东谈主员也能受益，一整个相称 nice。

就库库一键三连呗？

从一个脑洞到一场 workshop

OK，我们先来厘清 AIGB 的主张。

张开来说，AIGB 是一种基于 Transformer、Diffusion Model 等生成式模子的自动出价问题新的措置范式。

出价问题一般是告白主很头疼的事情，浮浅结伴即是他们得在平台上通过竞价的花样，进行告白投放、精确营销。

况且是尽可能在预期本钱下达到最佳效果那种。

在用 AI 大模子自动出价之前，整个出价领域业界其实也曾在用第三代办法了，靠的是 RL（强化学习）。但这种花样也有不及，比如在自动出价这种长序列决策场景下，会出现熟习过失蓄积过多的问题。

与以往措置序列决策问题的 RL 念念路不同，AIGB 将 Auto-Bidding 视为一个政策生成问题。

也即是说，AIGB 通过生成模子广大的特征关联以及分散拟合才能，径直捕捉历史 Bidding 数据齐集优化野心和出价政策之间的相关性从而优化政策。

比拟于传统的 RL 法式，AIGB幸免了价值函数预估和自举法所所酿成的过失，而且尤其擅所长理 Bidding 所濒临的长序列疏淡呈报的问题。

阿里姆妈决策智能期间团队负责东谈主先容，AIGB 在实质在线告白平台预算 AB 测试中取得了显赫效果，并已在阿里姆妈告白场景完了大规模生意化落地，商家筹画效果擢升显赫。

更醒宗旨内容全球可以去望望之前 KDD 2024 剿袭的《AIGB: Generative Auto-bidding via Conditional Diffusion Modeling》，这里未几赘述了。

昨天，阿里姆妈在 NeurIPS 2024 现场组织的 workshop，即是围绕一种典型情况的 AIGB 话题张开——大规模拍卖中的自动出价。

这场 workshop 邀请了来自 Google Research、Amazon、Purdue University 在内的学界和工业界嘉宾来分享相通决策智能领域的最前沿期间。

据淘天集团期间副总裁、算法期间负责东谈主，阿里姆妈 CTO 郑波显现，AIGB 果然是从他的一个脑洞启动的。

郑波默示，旧年齿首，阿里姆妈的期间同学们在生成式出价这个场地探索和延伸，并在业界初次淡漠了出价算法新范式：AIGB（AI- Generated Bidding），他信托 AIGB 有后劲成为自动出价和大规模拍卖领域的下一代最先进期间。

阿里姆妈首席算法架构师、资深总监玺羽则默示，自动出价是告白最具特质的期间领域之一，一直以来齐但愿能诱导更多的从业者和非从业者怜惜这个领域。

阿里姆妈依托 NeurIPS 举办的此次 workshop，为全球提供了一个相通的平台。

而与会嘉宾中的大大量，不仅对 AIGB 期间自己的前沿性和革命性赐与了高度评价，还对其在百行万企中的正常应用价值及异日后劲默示了相称充分的战胜与期待。

来自Google Reasearch 的 Dr. Zhao以《Auto-bidding in Online Advertising》为话题，长话短说分享了我方关于最新的自动出价期间的见视力。

"生成模子和大型模子促进该领域的快速发展并带来新的突破。" Dr. Zhao 抒发了我方的看法，"我可以看到将生成模子应用于自动出价的各式潜在上风。生成模子可以匡助告白商更好地了解他们的偏好，并匡助生成更复杂和更具恰当性的出价政策。"

全球 1500 多支军队角逐，会上放榜

这场 workshop 上也有"大规模拍卖中的自动出价"赛题参赛选手们和团队的精通时刻。

选手们基于不同的基础生成模子，淡漠了一批不同于 DiffBid（基于 Diffusion Model 的出价算法）的 AIGB 措置决议，迸发出诸多亮点。

赛题总共分为两个赛谈，诀别是：

AIGB 赛谈：欺诈生成式模子学习自动出价 Agent

通用赛谈：含不笃定性的自动出价

AlGB Track Winner 两个团队，KGAB Team和CleanDiffuser Team四肢获奖团队代表在 workshop 上作念了 pre～

参赛团队也有代表叙述了对 AIGB 的不雅点及对异日的判断。

一位来自国内学界的助理辅导默示我方相称战胜 AIGB 的价值，在他看来，AI-generated Bidding 期间正速即成为告白投放与出价优化领域的中枢驱能源，"跟着告白生态系统的复杂性和动态性握住提高，传统章程驱动的出价法式渐渐显现局限，而基于东谈主工智能的出价期间大略通过及时数据处理、动态估量和自恰当政策制定，完了更高效和精确的资源分派。"

基于我方的参谋和学术视线，他很乐意地分享了少量我方也曾瞻念察的先机：

异日的发展中，我以为个性化出价政策，基于告白主举止数据构建高度定制化的出价模子会是一个比较酷好的场地。

多位来自于国内顶级互联网的算法各人谈谈，不论是基于 Transformer 如故 Diffusion 的探索齐会促进生成式期间在 bidding 场地的全面落地，信托跟着重大从业者的探索与完善，AIGB 期间会变得愈加老练并措置传统法式所无法措置的问题。

其中一位算法各人默示，他所在的团队正探索 AIGB 模子的落地，旨在完了从复杂环境高下文启航的端到端智能出价，并也曾取得可以的后果。

从业界东谈主士了解到，比赛的后果与阿里姆妈旧年淡漠的 DiffBid 在效果上旗饱读至极。而 AIGB 范式下期间迭代很快，据阿里姆妈算法各人先容，阿里姆妈在 DiffBid 基础上，经过近一年的勉力又研发了新一代的出价算法，在自动出价比赛激战正酣之时，也曾在双十一期间悄然上线，拿到了显赫的效果。

官方统计数据自满，本次比赛总报名东谈主次共 1861 东谈主，AIGB 赛谈 948 东谈主（国外 70 东谈主），通用赛谈 913 东谈主（国外 90 东谈主），包括全球范围的顶尖高校、参谋机构和科技、金融公司团队，以及许多跨组织和个东谈主样式参赛团队。

临了构成了 793 支 AIGB 赛谈军队和 729 支通用赛谈军队，整个 1522 支军队参与赛题角逐，报名参赛军队中包括北大、清华、哥大、UCSD、慕尼黑工业大学、南洋理工、首尔大学等全球着名高校团队，以及微软、腾讯、蚂蚁集团、快手、虾皮、中国建树银行、字节跳跃、阿里巴巴等科技或金融公司团队。

还有许多跨组织团队和个东谈主样式团队参赛。

浅齐整个令东谈主珍摄的非重心，2 个赛谈共 12 支军队齐有赛事奖金拿，最高 6000 刀！

固然了，因为是阿里姆妈举办，是以优厚者会有阿里巴巴的实习契机、校招绿色通谈以及拜访学者阅历。

"源神"启动，慎重开源自动出价决策领域的 Benchmark

临了聊聊 Auto-Bidding in Large-Scale Auctions 上一个比较惊喜的点——

"源神"启动！

阿里姆妈文书，磋议慎重开源自动出价领域的 Benchmark「AuctionNet」，包含 48 个不同 Agent 相互竞价的轨迹，共有卓绝 5 亿札记载，占用 80GB 的存储空间。

这是宇宙首个圭臬化的大规模竞价模拟系统和大规模博弈数据集，相关后果已被 NeurIPS 2024 收录为 Spotlight 论文（考取率在 3% 傍边）。

罕见强调一下，AuctionNet不仅适用于告白竞拍中出价决策算法的参谋，还适用于大规模博弈中决策的参谋。

这是因为自动出价属于决策智能领域，可以正常应用在游戏、自动驾驶、商场营销、保举系统、金融量化投资等领域。

在来自 Google Reasearch 的 Dr. Zhao 看来，开源 Benchmark 的圭臬化评估和可重迭性，将鼓吹这一领域的鼓吹学术参谋和实质应用的期间革命。

不仅如斯，还将有助于互助和常识分享匡助该领域更多东谈主受益。

讲酷好，阿里姆妈开源自动出价决策领域的 Benchmark，确凿为搭起一座多方共赢的桥梁砌上了最垂危的第一块砖。

毕竟时于当天，在线告白依然饰演着互联网经济中至关垂危的脚色：

统计数据自满，2023 年全球在线告白商场规模卓绝了 6000 亿好意思元；纵不雅全球，Google、Meta、TikTok、Alibaba 齐有相应的在线告白平台，就连 AI 2.0 时间凫水儿 OpenAI 也在近日传出计议在家具中引入在线告白的音问。

这个领域内，自动出价模式的出现冲破了传统告白期间体系，成为驱动面前在线告鹤发展的中枢能源。

但一切事情齐不会完整无瑕。四肢比年来工业界的参谋焦点，自动出价领域仍然存在许多颇具挑战性、有价值的科研问题。

比如因为调治疏淡、调治率估量不笃定性等问题，仍然需要全心设想如安在投放特殊恰当地抖擞本钱拘谨；比如彼一时，工业界的竞拍环境也曾不再是传统的单一坑位下的 GSP 拍卖机制，如安在更复杂的竞拍环境中找到最优的出价政策仍然是尚未措置的难题。

明面上，措置这些问题是在助推生意收益，但从深档次来说，更是可以鼓吹相关期间领域的握续发展。

但是参谋探讨自动出价领域的难点不单是在期间自己，由于各平台对数据的严格保护，且贫穷和工业界比较接近的告白竞价环境，当今针对其高价值问题的参谋主要齐集在少数几家机构。

就，层层加码，难上加难。

其中，阿里姆妈即是为数未几大略将 RL 在自动出价领域大规模落地的公司之一，且一直以来齐活跃鼓吹自动出价期间发展，先后发布了多个算法的升级。

固然了，当 RL 不够好用的时辰，阿里姆妈敢站出来、抖擞站出来，开源数据集，期待更多东谈主参与参谋，共同鼓吹，上风也不单是在期间自己。

从行业江湖的视角来看，它是中国最初的营销平台、领稀有百万的告白主，况且卓绝 80% 的告白主使用了自动出价劳动，它有完整的数据链路闭环，从用户点击到下单经由旅途中的数据齐能获取到。

阿里姆妈期间同学先容，为了让更多参谋者久了了解告白平台的运作细节，并参与告白平台最中枢的自动出价算法的参谋，团队建树了一个圭臬的告白竞价环境，并诞生了多种靠拢工业界着实场景的性格，包括多坑、各样化的流量价值分散、调治预估不笃定性、疏淡调治等。

一位阿里姆妈期间同学对量子位默示："但愿此 Benchmark 能为学界和工业界提供强有劲的相沿，也期待通过开源鼓吹决策智能领域的 AI 期间和应用快速上前发展。"

不得未几说两句，开源的道理，从来齐包含分享、互助、共同探索。

还包括一种自信，一种驻足前沿头部的自信，一种不惧挑战的自信，一种我方即是"源泉流水"且抖擞营造更好生态氛围的自信。

从旧年的 DiffBid，到本年在双十一中得到考据的新一代出价算法，阿里姆妈握续引颈着行业的革命和变革。

正如在 RL 法式时间一样，阿里姆妈又将在 AIGB 法式时间，以自动出价期间发展的领航者身份再次起程。

GitHub 连气儿：

https://github.com/alimama-tech/AuctionNet

—  完  —

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