Amazon（亚马逊）

Mean Testing under Truncation beyond Gaussian

在高维均值测试中的截断极限

Yuhao Wang, Roberto Imbuzeiro Oliveira, Themis Gouleakis

机构 * Amazon（亚马逊） ； IMPA（巴西国家数学科学与研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究在任意截断下高维均值测试的极限，发现截断引入的偏倚影响检测能力，提出基于方向中位数的结构逃离方法，统一了有限矩、亚高斯和中位数正则等不同框架。

Position: Safety and Fairness in Agentic AI Depend on Interaction Topology, Not on Model Scale or Alignment

位置：代理AI的安全性与公平性取决于交互拓扑，而非模型规模或对齐

Tanav Singh Bajaj, Nikhil Singh, Karan Anand, Eishkaran Singh

机构 * Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, Canada（英属哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Artificial Intelligence, IIT Hyderabad, Hyderabad, India（印度海得拉巴理工学院人工智能系） ； Amazon, Delhi, India（印度德里亚马逊公司） 纠错

AI总结 本文指出代理AI的安全性由交互拓扑决定，而非模型规模或对齐程度。研究揭示了顺序不稳定、信息级联和功能崩溃等拓扑驱动的问题，并强调需通过动态系统视角评估安全性和公平性。

Comments 18 pages, 8 figures. Position paper

EventADL: Open-Box Anomaly Detection and Localization Framework for Events in Cloud-Based Service Systems

EventADL: 云服务系统中基于事件的异常检测与定位框架

Luan Pham, Victor Nicolet, Joey Dodds, Hui Guan, Daniel Kroening

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

AI总结 本文提出EventADL框架，通过分析520个真实事件，利用事件语义模式和频率模式实现云服务系统的异常检测与根因定位，实验表明其在异常检测和根因定位上表现优异。

Comments This paper has been accepted to the FSE'26 Conference - Research Track

Graph Query Generation with Constraint-guided Large Language Agents

带有约束引导的大语言代理的图查询生成

Mengying Wang, Nicolaas Jedema, Rahul Pandey, RaviKiran Krishnan, Jens Lehmann, Yinghui Wu

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Amazon（亚马逊） ； Meta 纠错

AI总结 本文提出UniQGen框架，利用大语言模型动态提取和优化图查询子句，提升查询准确性和效率，在多个基准测试中表现优异，适用于企业级知识图谱问答。

Comments 42nd IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE)

Quant VideoGen: Auto-Regressive Long Video Generation via 2-Bit KV-Cache Quantization

Quant VideoGen：通过2位KV缓存量化实现自回归长视频生成

Haocheng Xi, Shuo Yang, Yilong Zhao, Muyang Li, Han Cai, Xingyang Li, Yujun Lin, Zhuoyang Zhang, Jintao Zhang, Xiuyu Li, Zhiying Xu, Jun Wu, Chenfeng Xu, Ion Stoica, Song Han, Kurt Keutzer

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Amazon（亚马逊） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出Quant VideoGen，通过语义感知平滑和渐进残差量化技术，有效降低KV缓存内存消耗，提升长视频生成质量与效率。

Comments Accepted by ICML 2026. 11 pages, 7 figures

VERGE: Formal Refinement and Guidance Engine for Verifiable LLM Reasoning

VERGE：可验证LLM推理的正式细化和指导引擎

Vikash Singh, Darion Cassel, Nathaniel Weir, Nick Feng, Sam Bayless

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

AI总结 VERGE结合LLM与SMT求解器，通过迭代细化生成验证引导答案。其通过分解LLM输出为原子声明，自动形式化为一阶逻辑，并利用自动定理证明验证逻辑一致性。引入多模型共识、语义路由和精确逻辑错误定位等创新，提升推理可靠性。

Tiny but Mighty: A Software-Hardware Co-Design Approach for Efficient Multimodal Inference on Battery-Powered Small Devices

小巧但强大：一种软件硬件协同设计方法，用于电池供电小型设备上的高效多模态推理

Yilong Li, Shuai Zhang, Yijing Zeng, Hao Zhang, Xinmiao Xiong, Jingyu Liu, Pan Hu, Suman Banerjee

机构 * University of Wisconsin – Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Amazon Web Services AI（亚马逊网络服务人工智能） ； Uber（优步） 纠错

AI总结 本文提出Nanomind框架，通过将多模态模型分解为模块化组件并分配到最佳计算单元，从而降低能耗并提升效率。