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2026-01-05
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  不过尽管Neural Auction等方法提升了分配灵活性★✿,但仍受限于「先预估再分配」的范式★✿,这种范式只能建模参竞广告集合内的外部性★✿,无法捕捉最终分配结果的整页上下文信息(即排列外部性)★✿。

  提出首个使用生成式模型建模排列外部性的广告拍卖机制-生成式拍卖(Contextual Generative Auction, CGA)

  该框架通过自回归模型生成广告分配结果★✿,并将激励兼容(Incentive Compatibility, IC)条件

  所谓广告出价★✿,就是广告主为了在网站上展示自己的广告★✿,愿意为一次「展示」或「点击」等结果支付的最高价格★✿,可以看作是一场实时的「微型拍卖会」★✿。

  AIGB不再像传统RL那样去估计价值函数★✿,而是把「出价问题」重新建模为「生成式序列决策问题」

  ★✿。就像ChatGPT生成文本那样★✿,AIGB利用Transformer或扩散模型★✿,直接根据广告主的预算ROI目标和当前环境★✿,「生成」出一整套最优的出价策略轨迹★✿。

  ★✿,在Target ROAS任务中带来了GMV +5.0%的显著增长★✿。同时★✿,它生成的出价轨迹更平滑★✿,大幅减少了预算过早耗尽或剧烈波动的情况★✿。

  的支撑★✿,其参数规模已达万亿级别★✿,为理解用户意图和市场环境提供了强大的底座★✿。可以说★✿,AI已经成为了阿里妈妈算法的基因

  2024年★✿,阿里妈妈在顶级会议NeurIPS上发起并主办了「大规模拍卖中的自动出价」竞赛★✿,特设AIGB赛道★✿,这是当年唯一拥有NeurIPS比赛主办权的国内工业界组织

  ★✿。为了解决学术界缺乏真实大规模数据的痛点★✿,阿里妈妈正式开源了业界首个标准化的大规模模拟竞价系统和大规模博弈数据集AuctionNet

  ★✿。正是因为在AIGB这一生成式决策领域的开创性贡献和深厚的技术积累★✿,阿里妈妈牵头举办AIMS Workshop★✿,是一次水到渠成的技术引领★✿。

  另外★✿,如果你之前其他会议中遗憾被拒★✿,但工作本身具有创新性★✿,AIMS欢迎你带着完善后的成果来这里交流★✿,让金子发光★✿。

  如果你在做这方面的研究★✿,如果你不满足于「只训练一个更强的模型」★✿,而是想用AI去重塑系统★✿、优化规则★✿,那么AIMS就是你绝对不能错过的舞台★✿。