Con la popularidad de la IA generativa, el mercado del comercio rápido de palabras se está expandiendo rápidamente. Sin embargo, la plataforma comercial actual representada por PromptBase todavía utiliza precios impulsados por el vendedor y carece de estándares objetivos de medición de precios. Ante este desafío, el equipo de seguridad inteligente y multimedia de la Universidad de Fudan propuso un modelo innovador de comercio rápido de palabras diseñado para adaptarse mejor al mercado de compradores futuros.
Este nuevo modelo de transacción incluye principalmente dos etapas: selección rápida de categorías de palabras y formulación de estrategias de precios. En la primera etapa, la plataforma utiliza un algoritmo de bandidos de múltiples brazos basado en una búsqueda codiciosa para seleccionar categorías de palabras clave para la venta en función de una evaluación de calidad. En la segunda etapa se adopta el método de juego en cascada de Stackelberg, que considera a los compradores, plataformas y vendedores como líderes de primer nivel, líderes de segundo nivel y seguidores respectivamente, dando prioridad a los intereses de los compradores.
El núcleo de este modelo es considerar de manera integral la relevancia y la calidad de las palabras clave y el contenido generado, permitiendo a las partes de la transacción formular estrategias óptimas después de sopesar los costos y los ingresos. Al establecer un rango de precios razonable y requisitos rápidos de riqueza de palabras, este modelo equilibra efectivamente los intereses de las tres partes y se espera que genere una situación en la que todos ganen.
Los investigadores Meiling Li y Hongrun Ren desarrollaron este patrón en un artículo reciente publicado en arXiv. Creen que este modelo comercial no solo puede estandarizar mejor el mercado de palabras rápidas, sino que también puede reducir potencialmente el costo de los creadores de contenido y mejorar la eficiencia de la creación.
A medida que aumenta la cantidad de productos de palabras clave y disminuyen los costos de transacción, se espera que este modelo remodele el ecosistema de creación de contenido de IA. Sin embargo, el equipo de investigación también señaló que factores como el diseño de la función de beneficio de las partes de la transacción y la evaluación de la calidad de las palabras clave siguen siendo la clave para afectar el precio final. En el futuro, planean extender este resultado a una gama más amplia de escenarios de precios de palabras rápidas.
Esta investigación proporciona nuevas ideas para resolver el problema del precio rápido de las palabras y se espera que desempeñe un papel importante en la creación y las transacciones futuras de contenido de IA.
Dirección: https://arxiv.org/pdf/2405.15154