大纲,背景介绍 校准算法演进 工程实践 总结与展望,预估技术的挑战,真实点击概率 （ACTR,预估点击率 （PCTR,优化序关系（AUC） （,而非大小准确性（MSE） （,浅层模型,算力经济时代,广告,推荐,搜索,用户行为概率预估技术（点击率，转化率，短视频3s曝光率等）是搜索、推荐以及广告领域的核心技术能力,1,点击率预估模型输出的值是真实点击概率吗？ 用户的真实点击概率可以被准确预测吗？ 如何衡量模型的准确性？AUC,更庞大，更精细，更准确 深度模型大规模深度模型,预估校准在广告中的必要性,校准技术在出价准确性/稳定性（包括算法出价oCPX / Auto-Bidding），竞价公平性，计划冷启动等方面发挥作用,举例1：CPC出价下4个广告参竞,ad3：PCTR 1.0% 1.3% 绝对值高估30%，AUC不变 eCPM 10 13，竞得展示机会 广告拿量能力变大，平台期望收入降低,$ = &( *+,举例2：CPC（AD2&AD4） & CPM（AD1&AD3）广告混竞,AD2：PCTR 1.1% 1.2% AD1多扣费，平台收入增加 PCTR 1.1% 1.0% AD1少扣费，
