समाचारं

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

मशीन हृदय मूल

लेखकः झांग कियान

"बोली" कर्तुं शक्नुवन् अपि अतीव व्यावहारिकं कौशलम् अस्ति ।

अनेकेषु शीर्षस्थेषु कृत्रिमबुद्धिसम्मेलनेषु NeurIPS कुत्र अस्ति? कश्चन "द लेजेण्ड् आफ् जेन् हुआन्" इत्यस्य ब्रह्माण्डे स्थापयित्वा चित्रं निर्मितवान्: सम्भवतः "द्वितीयस्थानं" अर्हति ।

चित्र स्रोतः: Xiaohongshu उपयोक्ता @云juanyeshu

एषा श्रेणी विवादास्पदं भवेत्, परन्तु अत्र कोऽपि संदेहः नास्ति यत् NeurIPS सर्वदा शीर्ष-एआइ-सम्मेलनेषु शीर्षत्रयेषु अस्ति, तथा च गूगल-स्कॉलरस्य वैश्विकपत्रिकासु शीर्षदशसु च सर्वेषु विषयेषु शीर्ष-सम्मेलनेषु च दीर्घकालं यावत् अस्ति

अतः अस्मिन् सम्मेलने पत्रं प्रकाशयितुं शक्नुवन् अनेकेषां एआइ-संशोधकानां सामान्यं लक्ष्यम् अस्ति । भूमिगताः AlexNet, Transformer, GPT-3 इति पत्राणि सर्वे अस्य शीर्षसम्मेलनस्य स्वीकृतपत्राणि सन्ति ।

परन्तु एतत् ज्ञातव्यं यत् पत्राणि NeurIPS इत्यस्य पूर्णमूल्यं न प्रतिनिधियन्ति सम्मेलनस्य समये आयोजिताः केचन स्पर्धाः केषाञ्चन शोधकर्तृणां अभियंतानां च कृते अधिकं उपयुक्ताः भवितुम् अर्हन्ति ये एआइ-अभ्यासे केन्द्रीभवन्ति। NeurIPS अधिकारिणः अपि अवदन् यत्, “एताः स्पर्धाः जटिलसमस्यानां अनुसन्धानं समाधानं च कर्तुं महत्त्वपूर्णां भूमिकां निर्वहन्ति」。

अतः एताः स्पर्धाः कुत्र प्राप्नुयाम् ? वस्तुतः NeurIPS अधिकारिणः जूनमासे विशेषतया एतेषां प्रतियोगितानां सूचीं दत्त्वा एकं ब्लॉगं प्रकाशितवन्तः।

अस्मिन् सूचौ कुलम् १६ प्रतियोगिताप्रश्नाः सन्ति, येषु प्रत्येकस्मिन् परीक्षा कृता अस्ति, तेषु "विस्तृत वैज्ञानिक शोध मूल्य」。

एते प्रतियोगिताप्रश्नाः आधिकारिकतया NeurIPS द्वारा एकत्रिताः सन्ति। विगतवर्षस्य अनुभवात् न्याय्यं चेत्, अधिकांशः प्रतियोगिताप्रश्नाः ये अन्ततः चयनं कर्तुं शक्यन्ते ते विश्वविद्यालयेभ्यः, शोधसंस्थाभ्यः अथवा विदेशीयप्रौद्योगिकीकम्पनीभ्यः यथा गूगल, ओपनएआइ, मेटा इत्यादिभ्यः आगच्छन्ति।घरेलु-उद्योगेन प्रस्तूयमाणानां प्रतियोगिताप्रश्नानां स्तरः अतीव न्यूनः भवति चयनस्य सम्भावना। अस्मिन् वर्षे विशालस्य मॉडल्-पट्टिकायाः ​​लोकप्रियतायाः कारणात् स्पर्धायां स्पर्धा अधिका भवति ।

परन्तु आश्चर्यं यत् एतादृशे घोरस्पर्धायुक्ते वातावरणे अद्यापि घरेलु-उद्योगे जनाः सन्ति ये विशिष्टाः सन्ति " इति ।बृहत्-परिमाणस्य नीलामेषु स्वतः बोली: अनिश्चित-प्रतिस्पर्धी-क्रीडासु निर्णय-निर्माणं शिक्षणम्(बृहत्-स्तरीयनिलामेषु स्वचालित-बोलीकरणं: अनिश्चित-प्रतिस्पर्धा-क्रीडासु शिक्षणनिर्णयाः)" इति तेषां प्रस्तुतः प्रतियोगिताविषयः ।

प्रतियोगिता आधिकारिक वेबसाइट: https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/neurips2024_alimama#/

अयं प्रतियोगिताप्रश्नः पेकिंग् विश्वविद्यालये-अलिमामा कृत्रिमबुद्धि नवीनता संयुक्तप्रयोगशालायां (PAAI) निर्णयनिर्माणगुप्तचरसहकारदलेन निर्मितः आसीत्, प्रथमा इकाईरूपेण, संयुक्तरूपेण 1990 तमस्य वर्षस्य शोधदलेन सह प्रस्तुतीकरणं प्रस्तुतम् पेकिङ्ग् विश्वविद्यालयस्य प्रोफेसरः डेङ्ग क्षियाओटी तथा प्रोफेसरः लु ज़ोङ्गकिङ्ग् च . प्रतियोगिताविषयस्य चयनानन्तरं अलिमामा प्रतियोगितायाः आतिथ्यं कर्तुं अधिकारं प्राप्तवान्, अस्मिन् वर्षे NeurIPS प्रतियोगितायाः आतिथ्यं कर्तुं अधिकारं प्राप्तवती घरेलु-उद्योगे एकमात्रं संस्था अभवत्

प्रतियोगितायाः विषयः "बृहत्-स्तरीयनिलामेषु स्वचालित-निलामस्य" समस्यायाः परितः परिभ्रमति । एषा समस्या तस्य अन्तरफलकस्य निकटतया सम्बद्धा अस्ति यस्मिन् वयं प्रतिदिनं शॉपिङ्ग् एप्स् उद्घाटयामः उत्पादानाम् अन्वेषणाय ब्राउज् कर्तुं च तस्य पृष्ठतः विशालं शोधं व्यावसायिकं मूल्यं च अस्ति।NeurIPS विशेषज्ञ निर्णायकाः प्रतियोगिताप्रश्नस्य मूल्याङ्कनं कृतवन्तः यत् "व्यावहारिकरूपेण महत्त्वपूर्णः, सुसंगठितः, सुपरीक्षितः च (व्यावहारिकरूपेण महत्त्वपूर्णः, सुसंगठितः, सुपरीक्षितः च)" इति।。

अतः, "बृहत्-स्तरीयनिलामेषु स्वचालित-निलामस्य" समस्या का अस्ति? पेकिङ्ग् विश्वविद्यालय-अलिमामा कृत्रिमबुद्धि नवीनता संयुक्तप्रयोगशालाद्वारा प्रस्तावितं किमर्थम् एतावता उच्चा प्रशंसा प्राप्ता? प्रतियोगिनः सम्यक् किं कुर्वन्ति ? अस्मिन् लेखे यन्त्रस्य हृदयं एकैकं विच्छेदनं भविष्यति।

"बृहत्-स्तरीयनिलामेषु स्वचालित-बोलीकरणं" किम् ?

"बृहत्-स्तरीयनिलामेषु स्वचालित-बोलीकरणं" किम् इति अवगन्तुं प्रथमं ताओबाओ-नगरं उद्घाट्य शॉपिङ्ग्-प्रारम्भस्य अनुभवं स्मरामः ।

प्रत्येकं भवन्तः कीवर्डं प्रविशन्ति तदा प्रणाली उत्पादपृष्ठं पोप् अप करिष्यति । वस्तुतः, एतत् पृष्ठं अतीव विशेषम् अस्ति: के उत्पादाः प्रकटिताः भविष्यन्ति तथा च के उत्पादाः प्रथमस्थाने स्थापिताः सन्ति इति प्रणाल्याः सटीकगणनायाः परिणामाः सन्ति विज्ञापनाः विज्ञापनदातृभ्यः विज्ञापनस्लॉट् आवंटयितुं नीलामतन्त्रं चालयितुं मञ्चस्य परिणामाः सन्ति।

सम्पूर्णप्रक्रियायाः संचालनतर्कः निम्नलिखितरूपेण अस्ति यत् प्रथमं मञ्चः उपयोक्तुः रुचिः व्यवहारप्रतिमानं च विश्लेष्य उपयोक्तृरूपरेखां निर्मास्यति यदा उपयोक्तारः Taobao इत्यत्र उत्पादानाम् अन्वेषणं वा ब्राउज् वा कुर्वन्ति तदा मञ्चः तत्क्षणमेव पृष्ठभूमितः विज्ञापननिलामप्रक्रियाम् आरभेत । विज्ञापनदातारः बोलीतन्त्रेण अस्मिन् नीलाम्यां भागं गृह्णन्ति, स्वविज्ञापनप्रदर्शनस्य अवसरं प्राप्नुयुः इति आशां कुर्वन्ति । स्वचालितबोलीप्रणाली अस्मिन् प्रक्रियायां मूलभूमिकां निर्वहति यत् वास्तविकसमये इष्टतमबोलीरणनीत्याः गणनां कर्तुं उपयोक्तुः प्रोफाइलं, व्यवहारदत्तांशं, विज्ञापनदातुः प्रचारलक्ष्याणि, बजटप्रतिबन्धाः, विविधकारकाणि च गृह्णाति एतेषां दत्तांशस्य गणनापरिणामानां च आधारेण मञ्चः सर्वाधिकं बोलीयुक्तं विज्ञापनं चयनं करिष्यति तथा च सर्वाधिकं प्रासंगिकं उपयोक्तृआवश्यकता वर्तते। एते विज्ञापनपरिणामाः जैविकपरिणामानां सह उपयोक्तृभ्यः प्रदर्शिताः भवन्ति। सम्पूर्णा प्रक्रिया पूर्णतया स्वचालिता अस्ति, अत्यल्पकाले एव सम्पन्नं कर्तुं शक्यते ।

अस्मात् प्रक्रियातः द्रष्टुं शक्यते यत्...स्वचालितबोलीप्रणाल्याः माध्यमेन विज्ञापनदातारः विज्ञापनस्थापनप्रक्रियाम् अतीव सरलीकर्तुं शक्नुवन्ति तथा च सटीकविपणनं प्राप्तुं कृत्रिमबुद्धिप्रौद्योगिक्याः उपयोगं कर्तुं शक्नुवन्ति, येन समयस्य ऊर्जायाः च रक्षणं भवति

२०२३ तमे वर्षे वैश्विकं ऑनलाइनविज्ञापनविपण्यं ६२६.८ अब्ज अमेरिकीडॉलर् यावत् भविष्यति । तस्य निरन्तरवृद्धिं चालयितुं स्वचालितनिविदाप्रौद्योगिकी महत्त्वपूर्णा अस्ति। तथैव शोधप्रश्नेषु विज्ञापनरणनीतयः अन्ये तन्त्रनिर्माणाः च सन्ति, ये सर्वे निर्णयबुद्धेः शोधव्याप्तेः अन्तर्भवन्ति निर्णय-बुद्धि-सम्बद्धं शोधं उद्यमानाम् कृते नूतनानि परिचालन-विधयः आनेतुं शक्नोति तथा च निर्णय-निर्माण-तन्त्रेषु जनानां उपरि तेषां निर्भरतां न्यूनीकर्तुं शक्नोति, येन कम्पनीयाः राजस्व-वृद्धि-दरः महत्त्वपूर्णतया वर्धते, तस्याः विकास-स्थानं च वर्धयितुं शक्नोति

परन्तु स्पर्धाप्रश्ने "स्वचालितनिविदा" कर्तुं सुकरं नास्ति । यतः स्वचालित-बोल-प्रणाल्याः विशाल-जटिल-दत्तांश-जलप्रवाहस्य निवारणस्य आवश्यकता वर्तते, यत्र उपयोक्तृ-व्यवहार-दत्तांशः, विज्ञापन-दत्तांशः, बोली-दत्तांशः अन्ये च बहु-आयामी-सूचनाः च समाविष्टाः सन्ति, एते दत्तांशाः वास्तविकसमये अद्यतनाः भविष्यन्ति तदतिरिक्तं, प्रणाल्याः अनिश्चिततापूर्णे क्रीडावातावरणे निर्णयं कर्तुं अपि आवश्यकं भवति, सर्वेषां प्रभावकारककारकाणां विषये सम्पूर्णसूचनाः प्राप्तुं न शक्नोति अतः, प्रणाली केवलं वर्तमानकाले उपलब्धानां आँकडानां सञ्चितानां ऐतिहासिकानाम् अनुभवानां च उपरि अवलम्ब्य बुद्धिमान् एल्गोरिदम् इत्यस्य माध्यमेन भविष्यवाणीं निर्णयं च कर्तुं शक्नोति, द्रुतगत्या परिवर्तमानस्य विपण्यवातावरणे इष्टतमं बोलीविकल्पं कर्तुं प्रयतते।

"स्वचालित बोली" अनुकूलन मार्ग

सुदृढीकरणशिक्षणात् जननात्मक एआइ यावत्

समग्रतया बोलीविषये उद्योगस्य दृष्टिकोणः चतुर्णां पीढीनां विकासस्य माध्यमेन गतः अस्ति । अलिमामा इत्यनेन स्वचालितनिविदारणनीतयः अनुकूलनस्य विषये अपि बहुवर्षेभ्यः शोधकार्यं कृतम् अस्ति ।

• प्रथमा पीढी : क्लासिक नियन्त्रण वर्ग। प्रभावं अधिकतमं कर्तुं अनुकूलनसमस्या परोक्षरूपेण बजट उपभोगस्य नियन्त्रणसमस्यायां परिणमति । व्यावसायिकदत्तांशस्य आधारेण उपभोगवक्रस्य गणनां कुर्वन्तु, तथा च यथासम्भवं सेट् वक्रस्य अनुसारं उपभोक्तव्यं बजटं नियन्त्रयन्तु । अस्मिन् चरणे पीआईडी ​​तथा तत्सम्बद्धाः सुधाराः सामान्यतया नियन्त्रण-अल्गोरिदम्-प्रयोगाः भवन्ति । यदा बोलीयातायातस्य मूल्यवितरणं स्थिरं भवति तदा एषः प्रकारः एल्गोरिदम् मूलतः व्यावसायिकप्रक्षेपणस्य आरम्भे अनुकूलनप्रभावं पूरयितुं शक्नोति ।
• द्वितीया पीढी : योजना तथा समाधान वर्ग। प्रथमपीढीयाः तुलने योजना-समाधानं (LP) एल्गोरिदम् लक्ष्य-अधिकतमीकरणस्य समस्यायाः समाधानार्थं प्रत्यक्षतया उन्मुखं भवति । बोलीमापदण्डानां समाधानार्थं पूर्वदिवसस्य बोलीयातायातस्य आधारेण वर्तमानस्य भविष्यस्य यातायातसमूहस्य पूर्वानुमानं कर्तुं शक्यते । स्वचालित बोलीसमस्या वर्तमानवितरितदत्तांशस्य आधारेण नूतना उपसमस्या भवति, अतः एतया पद्धत्या बहुवारं समाधानं कर्तुं शक्यते, अर्थात् Online LP एषः प्रकारः पद्धतिः भविष्यस्य सहभागीयातायातस्य सटीकपूर्वसूचनासु निर्भरं भवति, अतः वास्तविकपरिदृश्यस्य कार्यान्वयनसमये भविष्यस्य यातायातस्य गुणवत्तायाः परिमाणस्य च पूर्वानुमानं कर्तुं अधिकं कार्यं कर्तव्यं भवति
• तृतीया पीढी : सुदृढीकरणशिक्षणम्। वास्तविकवातावरणे ऑनलाइन बोलीवातावरणं अतीव जटिलं गतिशीलरूपेण च परिवर्तमानं भवति, तथा च सम्पूर्णस्य बजटचक्रस्य समन्वयेन एव प्रभावः अधिकतमः भवितुम् अर्हति एकं विशिष्टं अनुक्रमनिर्णयसमस्यारूपेण तृतीयचरणं स्वचालितबोलीरणनीतिं अनुकूलितुं सुदृढीकरणशिक्षणपद्धतीनां उपयोगं करोति । अस्य पुनरावर्तनीयप्रक्रिया शास्त्रीयसुदृढीकरणशिक्षणपद्धतीनां प्रारम्भिककार्यन्वयनात् आरभ्य, Offline RL पद्धत्या आधारितस्य "ऑनलाइनवास्तविकवातावरणे आँकडावितरणस्य" अग्रे सन्निकर्षं यावत्, समस्यायाः सारस्य समीपं गत्वा अन्तरक्रियाशीलशिक्षणस्य कार्यान्वयनस्य अन्तिमपदं यावत् विकसिता अस्ति Online RL पद्धत्या आधारितं वास्तविकं बोलीवातावरणं सह।
• चतुर्थी पीढी : आदर्शवर्गान् जनयति। ChatGPT द्वारा प्रतिनिधित्वं कृतवन्तः जननात्मकाः बृहत् मॉडलाः महता गतिना आगच्छन्ति, अनेकेषु क्षेत्रेषु च आश्चर्यजनकं परिणामं दर्शितवन्तः। नवीनाः तकनीकीसंकल्पनाः तकनीकीप्रतिमानाः च स्वचालितबोली-एल्गोरिदम्-मध्ये क्रान्तिकारी-उन्नयनं आनेतुं शक्नुवन्ति । अलिमामा इत्यस्य तकनीकीदलेन पूर्वमेव व्यवस्थाः कृताः, बृहत् बुद्धिमान् विपणननिर्णयनिर्माणप्रतिरूपं AIGA (AI Generated Action) इत्यस्य मूलरूपेण विज्ञापनस्य बुद्धिमान् विपणनस्य तकनीकीव्यवस्थायाः पुनः आकारः कृतः, तथा च AIGB (AI Generated Bidding) इत्यनेन प्रतिनिधित्वं कृत्वा स्वचालितबोलीरणनीतयः व्युत्पन्नाः

यदा उद्योगे नवीनतमं शोधं तृतीयपीढीयां (२०२२) भवति तदापेकिङ्ग् विश्वविद्यालय-अलिमामा कृत्रिमबुद्धि नवीनता संयुक्तप्रयोगशाला (PAAI) स्थापिता .एषा प्रयोगशाला उद्योगे शिक्षाक्षेत्रे च बहवः बृहत्नामानि एकत्र आनयति : पेकिङ्ग् विश्वविद्यालयस्य गुप्तचरविद्यालयस्य डीनःझू सोङ्गचुनप्राध्यापकः शैक्षणिकमार्गदर्शनस्य नेतृत्वं करोति, पेकिङ्गविश्वविद्यालयस्य अध्यक्षप्रोफेसरःडेंग जिओटीई, सहायकप्रोफेसरः, गुप्तचरविद्यालयः, पेकिङ्गविश्वविद्यालयःगीत गुओजीतथा अलिमामा इत्यस्य तकनीकीनिदेशकःझेंग बो ते सर्वे प्रयोगशालायाः मूलसदस्याः सन्ति । अनेकाः विशेषज्ञाः प्रयोगशालायाः नेतृत्वं कुर्वन्ति यत् विद्यमानपरिणामानां आधारेण स्वचालितनिविदा इत्यादीनां निर्णयनिर्माणगुप्तचरविषयाणां अध्ययनं निरन्तरं कुर्वन्ति।

शोधप्रक्रियायाः कालखण्डे तेषां ज्ञातं यत् मूलसुदृढीकरणशिक्षणपद्धतेः काश्चन सीमाः सन्ति, यथा स्वचालितनिविदा इत्यादिषु दीर्घक्रमनिर्णयपरिदृश्येषु प्रशिक्षणदोषाणां अत्यधिकसञ्चयस्य समस्या तस्मिन् एव काले ChatGPT बहुक्षेत्रेषु जननात्मक-AI इत्यस्य शक्तिशालिनः क्षमतां सत्यापयति । अतः दलं चिन्तयितुं आरब्धवान् यत् स्वचालितनिविदारणनीतिषु किं जननात्मकप्रतिमानाः आनेतुं शक्नुवन्ति। अन्ते,तेषां कृते जनरेटिव मॉडल निर्माण-AIGB (AI Generative Bidding) इत्यस्य आधारेण बोली रणनीति अनुकूलनयोजना प्रस्ताविता ।。

विशेषतया, एआईजीबी बोली, अनुकूलनलक्ष्य, बाधा इत्यादीनां प्रासंगिकसूचकानाम् संयुक्तसंभावनावितरणस्य रूपेण व्यवहारं करोति, तस्मात् बोलीसमस्यां सशर्तवितरणजननसमस्यायां परिणमयति सुदृढीकरणशिक्षणस्य दृष्ट्या भिन्नं, एतत् निर्णयप्रक्षेपवक्रं पुरस्कारसूचना च (यथा अधोलिखिते चित्रे दर्शितम्) प्रत्यक्षतया सहसंबद्धं करोति, यत् प्रशिक्षणदोषाणां सञ्चयं परिहरितुं शक्नोति तथा च दीर्घक्रमनिर्णयपरिदृश्यानां कृते अधिकं उपयुक्तं भवति स्मार्ट बोलीक्षेत्रे जननात्मकबृहत्प्रतिमानानाम् प्रयोगाय संयुक्तप्रयोगशालायाः एषः प्रथमः प्रयासः अस्ति ।शीर्षस्थेन अन्तर्राष्ट्रीयसम्मेलनेन केडीडी २०२४ इत्यनेन सम्बद्धानि पत्राणि स्वीकृतानि सन्ति。

अवश्यं, "बृहत्-स्तरीयनिलामेषु स्वचालित-निलामी" इत्यादीनां निर्णय-गुप्तचर-समस्यानां समाधानं दूरम् अस्ति, एतेषु समस्यासु जननात्मक-एआइ-प्रयोगः च अधुना एव परीक्षण-पदे प्रविष्टः अस्ति अतः संयुक्तप्रयोगशाला NeurIPS इत्यस्मै प्रासंगिकप्रतियोगिताप्रश्नान् प्रस्तौति स्म, यत् वर्षाणां शोधसञ्चयस्य लाभं लब्धुं समुदायस्य शक्तिं संग्रहीतुं च आशास्ति यत् संयुक्तरूपेण गहनसंशोधनं एतेषां समस्यानां समाधानं च प्रवर्तयितुं शक्नोति।

व्यावसायिकमूल्यस्य अतिरिक्तं एतेषां समस्यानां स्वयं अपि उच्चं शोधमूल्यं भवति । यतो हि निर्णयबुद्धिः कृत्रिमबुद्धिः, आँकडाविज्ञानं, क्रीडासिद्धान्तः इत्यादीनां विषयाणां एकीकरणं करोति, अतः जटिलसमस्यानां समाधानार्थं व्यवस्थितरूपरेखां प्रदाति एतेन अन्तरविषयसमायोजनं प्रवर्धयति तथा च सङ्गणकविज्ञानम्, सांख्यिकी, अर्थशास्त्रम् इत्यादिषु क्षेत्रेषु नवीनतां सहकार्यं च चालयति ।

एआइजीबी, जनरल् मोटर्स् च द्वौ प्रमुखौ पटलौ स्तः

पञ्जीकरणं उद्घाटितम् अस्ति

"बृहत्-परिमाणेषु नीलामेषु स्वचालित-बोलीकरणं" इति प्रतियोगिताविषयः द्वयोः पटलयोः विभक्तः अस्ति, यथा-

• AIGB track: स्वचालितबोली एजेण्ट् ज्ञातुं जनरेटिव मॉडल् इत्यस्य उपयोगः
• सार्वभौमिकः पटलः अनिश्चिततायाः सह स्वचालितं बोली

एआइजीबी-पट्टिकायां प्रतियोगिनां दीर्घक्रमस्य कृते समीचीनानि बोलीनिर्णयानि कथं करणीयाः इति चिन्तनीयम् । यथा पूर्वं उक्तं, यदा एतस्याः समस्यायाः सम्मुखीभवति, तदा पारम्परिकाः सुदृढीकरणशिक्षणपद्धतयः त्रुटिसञ्चयादिभिः कारकैः सीमिताः भविष्यन्ति, तेषां कार्यप्रदर्शनं च सीमितं भवति तथापि सामान्यीकृतजननात्मकप्रतिमानैः अस्मिन् कार्ये महती क्षमता दर्शिता अस्ति अतः अस्मिन् पटले प्रतियोगिनां कृते अस्याः आव्हानस्य निवारणाय प्रसारप्रतिरूपाः, परिवर्तकाः इत्यादीनां विस्तृतपरिधिं जननात्मकप्रतिमानं स्वीकुर्वन्तु इति आवश्यकता वर्तते यदि भवतां Diffusion Models, Transformers, Foundation Models, Large Language Models (LLMs) इत्यादिषु पीढीविधिषु शोधस्य अथवा उद्योगस्य पृष्ठभूमिः अस्ति तर्हि भवान् अस्य ट्रैकस्य कृते पञ्जीकरणं कर्तुं विचारयितुं शक्नोति।

सामान्यपट्टे प्रतियोगिनः बृहत्-परिमाणेषु नीलामेषु प्रभावी-निलाम-निर्णयान् कर्तुं चुनौतीं प्राप्नुवन्ति, यत् प्रतियोगिनां रणनीतिषु परिवर्तनं प्रभावीरूपेण संवेदयितुं आवश्यकम् अस्ति जटिलं वास्तविक-दुनिया-विज्ञापन-निलाम-वातावरणं अतिरिक्त-चुनौत्यं आनयति, यथा अनिश्चितता । प्रतिभागिभिः उपभोक्तृणां आगमनस्य यादृच्छिकता, रूपान्तरणव्यवहारपूर्वसूचनासु विचरणं, दत्तांशविरलता, अन्यकारकाणां च विचारः करणीयः । यदि भवतां सुदृढीकरणशिक्षणं, अनुकूलनं, यन्त्रशिक्षणं, क्रीडासिद्धान्तः, आँकडाविज्ञानं च इति विषये शोधस्य अथवा उद्योगस्य पृष्ठभूमिः अस्ति तर्हि भवान् अस्मिन् पटलस्य कृते पञ्जीकरणं कर्तुं विचारयितुं शक्नोति

अस्मिन् स्पर्धायां भागं गृहीत्वा बहु फलं प्राप्स्यति। NeurIPS इत्यस्य अन्तर्राष्ट्रीयप्रभावः अतीव उच्चः अस्ति, प्रतियोगितासु उत्तमं परिणामं प्राप्तुं निःसंदेहं भवतः जीवनवृत्तस्य कृते प्लस् बिन्दुः अस्ति तथा च भविष्यस्य करियरविकासाय अतीव सहायकः भविष्यति। तदतिरिक्तं विजेतुः ६,००० अमेरिकी-डॉलर्-रूप्यकाणां प्रतियोगितापुरस्कारं जितुम् अपि अवसरः भविष्यति, तथैव परिसर-नियुक्त्यर्थं हरित-चैनेल्-अलीबाबा-इत्यत्र, आगन्तुक-विद्वानस्य स्थितिः च इण्टर्न्शिप्-अवकाशः अपि भविष्यति

एषा स्पर्धा प्रथमवारं प्रायः ५० कोटि गेमिंग-दत्तांशस्य खण्डान् अपि उपलब्धं करिष्यति तथा च तत्सम्बद्धं प्रशिक्षणरूपरेखा उद्योगे एतादृशः बृहत्-परिमाणस्य गेमिंग-दत्तांशः अतीव दुर्लभः अस्ति निर्णयबुद्धिः, सुदृढीकरणशिक्षणं, क्रीडाः, जननात्मकप्रतिमानं च इति क्षेत्रेषु शोधकर्तृणां अभ्यासकारिणां च कृते एषः उत्तमः अभ्यासः, शोधस्य च अवसरः अस्ति

कार्यक्रमः पुरस्काराः च निम्नलिखितरूपेण सन्ति ।

• एआईजीबी ट्रैक पञ्जीकरण: https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532236
• सामान्य ट्रैक पञ्जीकरण: https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532226

प्रतियोगिता आधिकारिक वेबसाइट: https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/neurips2024_alimama#/