Effiziente Auktionen mit LLM-Zusammenfassungen
Ein neuartiges Rahmenwerk für Auktionen, bei denen Werbeinhalte von einem Großsprachmodell (LLM) zusammengefasst werden, um eine effiziente und anreizkompatible Allokation zu erreichen.
Effizientes Iteratives Reinforcement Learning-Framework für automatisches Bieten
Das vorgeschlagene Verfahren kombiniert eine trajektorienbasierte Exploration und Ausbeutung, um die Leistung von iterativem Offline-Reinforcement Learning für automatisches Bieten in Online-Werbung zu verbessern. Zusätzlich wird ein sicheres Explorationsverfahren entwickelt, um die Sicherheit des Trainingsprozesses zu gewährleisten.
Differenzial-private Messung von Werbekonversionen
In dieser Arbeit entwickeln wir einen formalen Rahmen für die differenzial-private Messung von Werbekonversionen, bei der ein Werbetreibender die Werbekonversionen schätzen möchte, die Nutzern auf verschiedenen Verlagswebsites zugeordnet werden können.
© 2024 by Linnk AI