12月14日下午（加拿大当地时间），阿里妈妈在NeurIPS 2024大会上主办主题为“Auto-Bidding in Large-Scale Auctions”的专场Workshop，正式公布同名比赛的最终获奖团队，并宣布开源世界首个标准化的自动出价Benchmark——AuctionNet。同时Workshop还邀请了Google Research、Amazon、Purdue University在内的学界和工业界嘉宾，交流探讨了决策智能领域最前沿技术。
“去年年初，阿里妈妈的技术同学们在生成式出价这个方向探索和实践，并在业界首次提出了出价算法新范式：AIGB（AI- Generated Bidding）。”淘天集团技术副总裁、算法技术负责人、阿里妈妈CTO郑波在Workshop现场表示，在自动出价比赛中，选手们基于不同的基础生成模型，提出了一批不同于阿里妈妈已公开的DiffBid（基于Diffusion Model的出价算法）的AIGB 解决方案，迸发出诸多亮点，相信 AIGB有潜力成为自动出价和大规模拍卖领域的下一代最先进技术。在线广告的重要性和AIGB的巨大潜力，也是我们发起这次比赛并举办Workshop的出发点。
据了解，阿里妈妈主办的NeurIPS“Auto- Bidding in Large-Scale Auctions”比赛（以下简称自动出价比赛），全球范围整体报名团队数量超过1500支，经过初赛和决赛两轮激烈的竞争博弈以及答辩复核，最终获奖团队在Workshop上正式对外公布：快手科技，北京大学，索尼，北京航空航天大学，微博，哈尔滨工程大学、天津大学、山西大学联队等分获通用赛道和AIGB赛道的前三名，并获对应奖项奖金。
此次自动出价比赛关注的是“在不确定和竞争性游戏中的决策智能技术”，有广泛的科学研究和工业应用价值。多位来自于国内顶尖互联网公司的算法专家表示，这次AIGB比赛非常具有挑战性，同时也非常具有前瞻性，不论是基于Transformer还是Diffusion Model的探索，都会促进生成式技术在出价方向的全面落地，相信随着众多从业者的探索与完善，AIGB技术会变得更加成熟并解决传统方法所无法解决的问题。
同时，阿里妈妈宣布正式开源世界首个标准化的自动出价Benchmark：AuctionNet。AuctionNet可用于大规模广告竞拍中的出价决策研究，由三部分组成：广告竞拍环境、基于该环境预生成的数据集以及几种基础出价决策算法的性能评估。该数据集包含48个不同agent互相竞价的序列轨迹，共有超过5亿条记录，80GB大小。
阿里妈妈首席算法架构师、资深总监玺羽在现场表示，自动出价是广告最具特色的技术领域之一，AuctionNet是一个基于真实在线广告平台的Benchmark，不仅适用于广告竞拍中出价决策算法的研究，还适用于大规模博弈中的决策智能算法研究，希望此次开源的AuctionNet能加速这个领域的技术突破。
Google Research的研究科学家Dr. Zhao表示，生成式模型和大模型促进该领域的快速发展并带来新的突破，我们可以看到将生成式模型应用于自动出价的各种潜在优势。生成式模型可以帮助广告商更好地了解他们的偏好，并帮助自动出价生成更复杂和更具适应性的竞价策略。
“程序化广告是阿里巴巴、Amazon、Google等公司商业模式的核心支柱，程序化广告的一个重要组成部分是大型拍卖中的自动出价。”IEEE Fellow、Amazon ADSP首席科学家Dr. Karlsson在现场表示，自动出价其目标是以最佳方式花费广告预算，从而帮助商家获得更好的经营效果，但由于高维、非线性、动态和随机等原因使得自动出价问题具有挑战性，需要通过更先进的技术持续的优化。
