GAS：基于后训练搜索的生成式自动出价

本研究针对生成式自动出价在面对低质量数据和偏见的情况下，影响模型泛化能力和决策质量的问题，提出了一种灵活实用的生成式自动出价方案GAS。该方法通过后训练搜索来优化基础策略模型的输出，结合小型评估器和MCTS灵感的搜索机制，显著提升了对不同偏好的适应能力，实验结果表明在实际广告平台上实现了显著的效果提升。