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~
🏷 AIGB赛道：利用生成式模型学习自动出价Agent
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。
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