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新的DRIVE框架改进了基于Transformer的自动竞价策略
研究人员推出DRIVE，一个新颖的、基于Transformer的框架，旨在增强实时广告系统中的自动竞价策略。该框架解决了现有方法的一些局限性，例如可能导致次优平均动作的单峰公式以及在稀疏流量条件下的不可靠性。DRIVE集成了分布动作建模、来自历史数据的检索增强候选生成以及基于价值的评估，以改进线下自动竞价的决策制定。在AuctionNet和其他基准测试上的实验表明，DRIVE能够持续提升竞价性能，并在各种基于Transformer的方…
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新的生成式响应模型增强广告自动竞价
研究人员开发了一种名为生成式响应模型（GRM）的新方法，用于广告中的自动竞价系统。该模型根据历史数据和竞价乘数预测未来的流量量和成本/价值曲线。与将约束集成到奖励信号中的先前方法不同，GRM直接对响应进行建模，这被证明可以提高约束稳定性和在AuctionNet数据集上的整体性能。