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~
↑扫码直通大赛官网↑
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
📮 联系我们
大赛咨询邮箱：neurips2024@alibaba.com
👇🏻 点击↓阅读原文↓了解赛题详情
欢迎留言一起参与讨论~
