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与1500多支国内外队伍同台竞技，快手在NeurIPS 2024顶级大赛中上演双杀

时间：2024-12-17 15:13:16 245浏览收藏

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NeurIPS 2024 闭幕：快手商业化算法团队双赛道夺冠！

备受瞩目的 NeurIPS 2024 机器学习顶会在加拿大温哥华圆满落幕。本次大会共收到 15671 篇有效论文投稿，较去年增长 27%，最终接收率为 25.8%。大会期间，一场名为“NeurIPS 2024 大规模拍卖中的自动出价”的赛事同样吸引了广泛关注。

这场赛事是业内首个广告出价竞赛，也是 NeurIPS 2024 唯一一场搜索、广告和推荐领域的比赛，吸引了超过 1500 支队伍参赛，其中包括众多知名高校、企业和研究机构。

^{赛事主页：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/neurips2024_alimama#/}

比赛模拟了广告主在大型拍卖环境中与其他竞争对手进行竞价的场景，参赛者需要设计自动出价策略，在满足预算和目标CPA（每次转化成本）的前提下，最大化广告转化量。

^{从①到⑤为典型广告平台的自动出价全流程。}

比赛设有通用赛道和 AIGB（AI-Generated Bidding）赛道，分别侧重于处理不确定环境下的自动出价和利用生成模型进行端到端决策。

经过近半年的激烈角逐，快手商业化算法团队最终包揽了两个赛道的冠军。

![图片](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/83bbbfad-03b0-486c-bc74-51ab9b2747b6/640.png)

**夺冠秘诀**

快手团队的夺冠方案基于对 Target CPA 的简化版本，目标是在控制 CPA 的前提下最大化转化量。其核心在于融合了最优化理论和强化学习的在线探索技术，以及针对 AIGB 赛道的 RTG 引导的出价系数探索方案（Decision Transformer with RTG-driven Explorations）。

通用赛道方案巧妙地利用强化学习，在线适应竞争对手策略变化，并解决了数据稀疏性、转化方差等问题。 AIGB 赛道方案则通过改进 Decision Transformer 模型，有效解决了模型对齐和训练效率问题，并通过 RTG 引导探索，增强了模型的学习能力，避免了过拟合。

![图片](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/4bb4cb3c-e264-49ce-a125-4232c7d60722/640.png)^{结合最优化理论和强化学习在线搜索。}*

![图片](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/75e75f61-6b4a-447f-9ec9-4d86af5e1bc5/640.png)^{Decision Transformer with RTG-driven Explorations}*

在快手实际业务中，基于强化学习的自动出价模型已经全量上线，并实现了 5% 以上的广告收入提升。

快手商业化算法团队的夺冠，展现了其在 AI 技术领域的深厚积累和在实际业务中的成功应用。未来，快手将继续探索 AI 技术在广告领域的应用，为用户和客户带来更优质的服务。

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