12月14日下午（加拿大當(dāng)?shù)貢r(shí)間），阿里媽媽在NeurIPS 2024大會(huì)上主辦主題為“Auto-Bidding in Large-Scale Auctions”的專場(chǎng)Workshop，正式公布同名比賽的最終獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)，并宣布開源世界首個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的自動(dòng)出價(jià)Benchmark——AuctionNet。同時(shí)Workshop還邀請(qǐng)了Google Research、Amazon、Purdue University在內(nèi)的學(xué)界和工業(yè)界嘉賓，交流探討了決策智能領(lǐng)域最前沿技術(shù)。

“去年年初，阿里媽媽的技術(shù)同學(xué)們?cè)谏墒匠鰞r(jià)這個(gè)方向探索和實(shí)踐，并在業(yè)界首次提出了出價(jià)算法新范式：AIGB（AI- Generated Bidding）?！碧蕴旒瘓F(tuán)技術(shù)副總裁、算法技術(shù)負(fù)責(zé)人、阿里媽媽CTO鄭波在Workshop現(xiàn)場(chǎng)表示，在自動(dòng)出價(jià)比賽中，選手們基于不同的基礎(chǔ)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(jià)算法）的AIGB 解決方案，迸發(fā)出諸多亮點(diǎn)，相信 AIGB有潛力成為自動(dòng)出價(jià)和大規(guī)模拍賣領(lǐng)域的下一代最先進(jìn)技術(shù)。在線廣告的重要性和AIGB的巨大潛力，也是我們發(fā)起這次比賽并舉辦Workshop的出發(fā)點(diǎn)。

據(jù)了解，阿里媽媽主辦的NeurIPS“Auto- Bidding in Large-Scale Auctions”比賽（以下簡(jiǎn)稱自動(dòng)出價(jià)比賽），全球范圍整體報(bào)名團(tuán)隊(duì)數(shù)量超過(guò)1500支，經(jīng)過(guò)初賽和決賽兩輪激烈的競(jìng)爭(zhēng)博弈以及答辯復(fù)核，最終獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)在Workshop上正式對(duì)外公布：快手科技，北京大學(xué)，索尼，北京航空航天大學(xué)，微博，哈爾濱工程大學(xué)、天津大學(xué)、山西大學(xué)聯(lián)隊(duì)等分獲通用賽道和AIGB賽道的前三名，并獲對(duì)應(yīng)獎(jiǎng)項(xiàng)獎(jiǎng)金。

（圖：自動(dòng)出價(jià)比賽獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)）

此次自動(dòng)出價(jià)比賽關(guān)注的是“在不確定和競(jìng)爭(zhēng)性游戲中的決策智能技術(shù)”，有廣泛的科學(xué)研究和工業(yè)應(yīng)用價(jià)值。多位來(lái)自于國(guó)內(nèi)頂級(jí)互聯(lián)網(wǎng)公司的算法專家表示，這次AIGB比賽非常具有挑戰(zhàn)性，同時(shí)也非常具有前瞻性，不論是基于Transformer還是Diffusion Model的探索，都會(huì)促進(jìn)生成式技術(shù)在出價(jià)方向的全面落地，相信隨著眾多從業(yè)者的探索與完善，AIGB技術(shù)會(huì)變得更加成熟并解決傳統(tǒng)方法所無(wú)法解決的問(wèn)題。

同時(shí)，阿里媽媽宣布正式開源世界首個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的自動(dòng)出價(jià)Benchmark：AuctionNet。AuctionNet可用于大規(guī)模廣告競(jìng)拍中的出價(jià)決策研究，由三部分組成：廣告競(jìng)拍環(huán)境、基于該環(huán)境預(yù)生成的數(shù)據(jù)集以及幾種基礎(chǔ)出價(jià)決策算法的性能評(píng)估。該數(shù)據(jù)集包含48個(gè)不同agent互相競(jìng)價(jià)的序列軌跡，共有超過(guò)5億條記錄，80GB大小。

阿里媽媽首席算法架構(gòu)師、資深總監(jiān)璽羽在現(xiàn)場(chǎng)表示，自動(dòng)出價(jià)是廣告最具特色的技術(shù)領(lǐng)域之一，AuctionNet是一個(gè)基于真實(shí)在線廣告平臺(tái)的Benchmark，不僅適用于廣告競(jìng)拍中出價(jià)決策算法的研究，還適用于大規(guī)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(gè)領(lǐng)域的技術(shù)突破。

Google Research的研究科學(xué)家Dr. Zhao表示，生成式模型和大模型促進(jìn)該領(lǐng)域的快速發(fā)展并帶來(lái)新的突破，我們可以看到將生成式模型應(yīng)用于自動(dòng)出價(jià)的各種潛在優(yōu)勢(shì)。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(dòng)出價(jià)生成更復(fù)雜和更具適應(yīng)性的競(jìng)價(jià)策略。

“程序化廣告是阿里巴巴、Amazon、Google等公司商業(yè)模式的核心支柱，程序化廣告的一個(gè)重要組成部分是大型拍賣中的自動(dòng)出價(jià)。”IEEE Fellow、Amazon ADSP首席科學(xué)家Dr. Karlsson在現(xiàn)場(chǎng)表示，自動(dòng)出價(jià)其目標(biāo)是以最佳方式花費(fèi)廣告預(yù)算，從而幫助商家獲得更好的經(jīng)營(yíng)效果，但由于高維、非線性、動(dòng)態(tài)和隨機(jī)等原因使得自動(dòng)出價(jià)問(wèn)題具有挑戰(zhàn)性，需要通過(guò)更先進(jìn)的技術(shù)持續(xù)的優(yōu)化。