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阿里妈妈给出了什么样的赛题，被顶会NeurIPS 2024 pick了？
重点标签 NeurIPS、AI研究、竞赛、自动出价、阿里妈妈
文章摘要
“大规模拍卖中的自动出价”赛题关注在线广告市场中广告位的智能分配问题，具有重要的商业和研究价值。赛题要求参赛者利用人工智能技术，通过分析用户画像、行为数据、广告主目标等信息，实时计算出最优的出价策略，以实现精准营销。这一问题在业界已经历了四代演化，从经典控制类到规划求解类，再到强化学习类，直至最新的生成模型类。PAAI实验室提出的AIGB（AI Generative Bidding）策略，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。
该赛题分为AIGB赛道和通用赛道，分别关注生成式模型在自动出价中的应用和含不确定性的自动出价问题。参赛者有机会获得奖金、实习机会等奖励，同时，比赛还将首次公开约5亿条博弈数据及训练框架，为相关领域的研究者和从业者提供了宝贵的实践和研究机会。
NeurIPS会议：NeurIPS是人工智能领域的顶级会议之一，稳居AI顶会前三名，长期处于Google Scholar全球所有学科期刊、顶会的前十名。
竞赛价值：NeurIPS期间举办的竞赛对AI实践者和工程师具有重要价值，有助于推动研究和解决复杂问题。
赛题背景：“大规模拍卖中的自动出价”赛题关注在线广告市场中广告位的智能分配问题，具有重要的商业和研究价值。
赛题要求：参赛者需要利用人工智能技术，通过分析用户画像、行为数据、广告主目标等信息，实时计算出最优的出价策略。
技术演化：自动出价策略在业界已经历了四代演化，从经典控制类到规划求解类，再到强化学习类，直至最新的生成模型类。
AIGB策略：PAAI实验室提出的AIGB策略，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。
赛道设置：赛题分为AIGB赛道和通用赛道，分别关注生成式模型在自动出价中的应用和含不确定性的自动出价问题。
参赛收益：参赛者有机会获得奖金、实习机会等奖励，同时比赛还将首次公开约5亿条博弈数据及训练框架，为相关领域的研究者和从业者提供了宝贵的实践和研究机会。
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原文作者: 机器之心
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