Amazon（亚马逊）

Awakening the Sleeping Agent: Lean-Specific Agentic Data Reactivates General Tool Use in Goedel Prover

唤醒沉睡的代理：轻量级特定代理数据在Goedel证明器中重新激活通用工具使用

Jui-Hui Chung, Hongzhou Lin, Lai Jiang, Shange Tang, Chi Jin

机构 * Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能） ； Amazon（亚马逊） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） 纠错

AI总结 研究发现，过度监督微调会抑制基础模型的通用工具使用能力，但通过少量特定领域代理数据可恢复。

DIVERSED: Relaxed Speculative Decoding via Dynamic Ensemble Verification

DIVERSED: 通过动态集成验证实现放松的推测解码

Ziyi Wang, Siva Rajesh Kasa, Ankith M S, Santhosh Kumar Kasa, Jiaru Zou, Sumit Negi, Ruqi Zhang, Nan Jiang, Qifan Song

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Amazon Inc.（亚马逊公司） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Texas at El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） 纠错

AI总结 DIVERSED通过动态集成验证框架提升解码效率，保留生成质量，通过任务和上下文依赖的权重融合草案与目标模型分布，提升推理效率。

Comments 35 pages, 9 figures, accepted at AISTATS 2026

DQA: Diagnostic Question Answering for IT Support

DQA：面向IT支持的诊断问题解答

Vishaal Kapoor, Mariam Dundua, Sarthak Ahuja, Neda Kordjazi, Evren Yortucboylu, Vaibhavi Padala, Derek Ho, Jennifer Whitted, Rebecca Steinert

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 DQA通过维护持续诊断状态和聚合根本原因，提升企业IT支持中的系统性故障排查效率，其在150个匿名场景中取得78.7%的成功率，优于多轮RAG基线的41.3%。

Comments 7 pages, 2 tables, submitted at ACL 2026 Industry Track

Break Me If You Can: Self-Jailbreaking of Aligned LLMs via Lexical Insertion Prompting

攻破我：通过词性插入提示实现对对齐大语言模型的自我越狱

Devang Kulshreshtha, Hang Su, Haibo Jin, Chinmay Hegde, Haohan Wang

机构 * Amazon（亚马逊） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文提出自我越狱方法，通过词性插入提示对齐大语言模型进行攻击，实验表明SLIP在多个模型上实现高攻击成功率，提出SDM防御机制但发现其对自适应攻击策略仍不足。

How Do Data Owners Say No? A Case Study of Data Consent Mechanisms in Web-Scraped Vision-Language AI Training Datasets

数据所有者如何说不？Web抓取视觉-语言AI训练数据集中的数据同意机制案例研究

Chung Peng Lee, Rachel Hong, Harry H. Jiang, Aster Plotnik, William Agnew, Jamie Morgenstern

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Amazon AWS AI/ML（亚马逊AWS AI/ML） 纠错

AI总结 研究探讨了数据所有者在AI训练数据集中的同意表达方式，分析了DataComp数据集中样本层面和网络层面的信息，揭示了当前数据收集流程对数据同意的不尊重问题。

RQR3D: Reparametrizing the regression targets for BEV-based 3D object detection

RQR3D：基于鸟瞰图的3D目标检测的回归目标重新参数化

Ozsel Kilinc, Cem Tarhan

机构 * Amazon Lab 126（亚马逊126实验室） ； Togg/Trutek AI Team（Togg/Trutek人工智能团队） 纠错

AI总结 本文提出RQR3D方法，通过重新参数化回归目标将旋转目标检测转化为关键点回归任务，实现高效且准确的3D目标检测，适用于自动驾驶场景。

Comments To appear in proceedings of CVPR Findings 2026