NeurIPS 神经信息处理系统大会(Conference on Neural Information Processing Systems,简称 NeurIPS 2024 ),是人工智能和机器学习领域的国际顶级会议,也是CCF推荐的A类会议,每年都会吸引全球相关领域的大量研究人员关注和投稿。除论文以外,NeurIPS每年都会发布比赛赛题征集。
NeurIPS Competition 2024:Auto-Bidding in Large-Scale Auctions(大规模拍卖中的自动出价)赛题,由 北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室(PAAI)中的决策智能方向合作团队产出,阿里妈妈决策智能技术团队作为第一单位同北京大学邓小铁教授、卢宗青教授研究团队联合提报。阿里妈妈也是国内工业界今年唯一一家获得NeurIPS比赛主办权的组织。
本次比赛分为两个赛道,AIGB赛道:利用生成式模型学习自动出价Agent(Learning Auto-Bidding Agent with Generative Models)和 通用赛道:含不确定性的自动出价(Bidding in Uncertain Environment)。
在本次比赛中,参赛选手需要设计和实现“自动出价智能体",在满足投放需求的情况下帮助广告主最大化投放效果。选手不仅要解决来自于广告业务场景中实际面临的问题,还要在大规模拍卖环境下与很多自动出价智能体进行对抗。
即日起,NeurIPS Competition 2024:Auto-Bidding in Large-Scale Auctions 已正式开赛,欢迎全球选手报名挑战~
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在这个赛道中,参赛者需要解决如何针对长序列做精准的出价决策。由于众多竞争对手的策略不断变化,竞价环境异常激烈。传统方法,例如基于强化学习的策略,在面对较长序列决策时,受到误差累积等因素的限制,其性能表现受限。近年来,广义生成模型在决策任务上展现出了较好的应用潜力。因此,本赛道要求参赛者采用广泛的生成式模型,如Diffusion Models、Transformers等,来应对这一挑战。诚邀拥有Diffusion Models、Transformers、Foundation Models、大型语言模型(LLMs)及其他生成方法背景的研究者和从业者参与这一挑战。
🏷 通用赛道:含不确定性的自动出价
在这个赛道中,参赛选手面临的挑战是在大规模拍卖中做出有效的出价决策,这需要有效地感知竞争对手策略的变化。真实世界中复杂的广告拍卖环境带来了额外的挑战,即不确定性。参与者必须考虑消费者到达的随机性、转化行为预测的方差、数据稀疏性及其他因素。我们鼓励参赛者采用多样和创新的方法来解决这一问题。欢迎具有强化学习、优化、机器学习、博弈论和数据科学背景的研究人员和从业者来参加这一挑战。
⏰ 赛程安排
**报名与组队:**即日起 - 8月8日
**练习赛:**7月22日 - 8月8日
**正式赛:**8月9日 - 10月24日
**评审:**11月
**颁奖:**12月
🏆 奖项设置
🏅 第一名
赛道一:1支队伍,奖金6,000美金
赛道二:1支队伍,奖金6,000美金
🥈 第二名
赛道一:2支队伍,每支队伍奖金3,000美金
赛道二:2支队伍,每支队伍奖金3,000美金
🥉 第三名
赛道一:3支队伍,每支队伍奖金1,000美金
赛道二:3支队伍,每支队伍奖金1,000美金
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大赛咨询邮箱:neurips2024@alibaba.com
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