Amazon（亚马逊）

When Models Learn to Ask Why: Adaptive Causal Reasoning for Trustworthy Medical Vision-Language Models

当模型学会问为什么：面向可信医疗视觉语言模型的自适应因果推理

Jianxin Lin, Chunzheng Zhu, Peter J. Kneuertz, Yunfei Bai, Yuan Xue

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 提出MedCausalX框架，通过因果推理链、自适应反射架构和轨迹级因果校正，解决医疗VLM中的虚假相关和推理不一致问题，显著提升诊断一致性和减少幻觉。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

Keep the Proof State Live: Snapshotting for Efficient Tactic Search in Lean 4

保持证明状态活跃：Lean 4 中高效策略搜索的快照技术

Austin Shen, Yunong Shi

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

AI总结 针对 Lean 4 中并行策略搜索因反复重建证明状态导致开销巨大的问题，提出证明状态快照技术，通过一次捕获并复用证明状态，实现 5.6-50 倍加速。

Comments 11 pages, 1 figure. v2: Added co-author affiliation (Amazon Web Services) and contact emails for both authors

Controlling the Risk of Corrupted Contexts for Language Models via Early-Exiting

通过早退机制控制语言模型中有害上下文的风险

Andrea Wynn, Metod Jazbec, Charith Peris, Rinat Khaziev, Anqi Liu, Daniel Khashabi, Eric Nalisnick

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Amazon Alexa（亚马逊Alexa） 纠错

AI总结 提出一种结合动态早退预测与无分布风险控制的方法，限制有害上下文对语言模型性能的退化，并在有益上下文中实现计算效率提升。

Comments Accepted to ICML 2026

PersonaAgent: Bridging Memory and Action for Personalized LLM Agents

PersonaAgent：弥合个性化LLM智能体的记忆与行动

Weizhi Zhang, Xinyang Zhang, Chenwei Zhang, Liangwei Yang, Jingbo Shang, Zhepei Wei, Henry Peng Zou, Zijie Huang, Zhengyang Wang, Yifan Gao, Xiaoman Pan, Lian Xiong, Jingguo Liu, Philip S. Yu, Xian Li

机构 * Amazon Stores Foundational AI（亚马逊基础AI） 纠错

AI总结 提出PersonaAgent框架，通过整合个性化记忆模块（情景与语义记忆）和行动模块，并利用角色提示作为中介实现记忆与行动的协同，以解决LLM智能体的个性化任务。

Comments Accepted in ACL 2026