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研究者提出LLM定价与广告联合优化算法

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AI 综述

Alessandro Barro 等作者提出一种在线 actor-critic 算法，将预训练 LLM 的 LoRA 微调与拟合已有数据的需求模型结合，让卖方在需求未知的情况下同时发布价格和 LLM 生成的广告，以最大化收入。在三个合成需求模型和真实市场数据模拟器上，该方法相对未联合优化定价与广告生成的基准策略，预期收入分别提升 5.69%、5.18%、55.96% 和 5.81%。这些结果来自论文报告，尚未见其他独立验证。

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最新进展10月8日 12:00

用 LLM 同时定价与生成广告：一种在线 actor-critic 方法

报道时间线

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10月8日

12:00
arXiv：cs.LG
用 LLM 同时定价与生成广告：一种在线 actor-critic 方法
研究者提出一种在线 actor-critic 算法，将预训练 LLM 的 LoRA 微调与需求模型结合，让卖方在未知需求下同时发布价格和 LLM 生成的广告以最大化收入。在三个合成需求模型和真实市场数据模拟器上，该方法相对未联合优化定价与广告生成的基准策略分别取得 5.69%、5.18%、55.96% 和 5.81% 的预期收入提升。

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