Amazon（亚马逊）

Measuring Semantic Progress in Multi-turn Dialogue via Information Gain

通过信息增益衡量多轮对话中的语义进展

Paul He, Shiva Kasiviswanathan, Dominik Janzing

机构 * NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） ； Amazon（亚马逊） ； Amazon Research, Tübingen, Germany（亚马逊研究院（德国图宾根）） 纠错

AI总结 提出基于信息论的信息增益指标，通过高斯嵌入近似量化多轮对话中问题相关的语义进展，无需LLM推理，在多个基准上取得与人类判断一致的结果。

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GLACIER: A Multimodal Student-Teacher Foundation Model for Molecular Property Prediction

GLACIER：用于分子性质预测的多模态师生基础模型

Emily Nguyen, Yongchan Hong, Harsh Toshniwal, Yan Liu, Andreas Luttens

机构 * Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Quantitative and Computational Biology, University of Southern California（南加州大学定量与计算生物学系） ； Amazon（亚马逊） ； Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Science for Life Laboratory, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院医学生物化学与生物物理系，生命科学实验室） 纠错

AI总结 提出GLACIER师生框架，通过融合分子图、SMILES和物理化学描述符三种模态，并利用大模型蒸馏，实现高效准确的分子性质预测。

FlowBank: Query-Adaptive Agentic Workflows Optimization through Precompute-and-Reuse

FlowBank: 通过预计算与复用实现查询自适应智能体工作流优化

Lingzhi Yuan, Chenghao Deng, Fangxu Yu, Souradip Chakraborty, Mohammad Rostami, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学哥伦比亚公园分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 提出FlowBank框架，通过预计算多样化工作流并压缩为紧凑组合，在推理时自适应选择最优工作流，平衡性能与成本，在五个基准上平均得分最高且成本可控。

LakeFM: Toward a Foundation Model for Aquatic Ecosystems Using Irregular Multivariate Multi-depth Time Series Data

LakeFM：基于不规则多变量多深度时间序列数据的水生生态系统基础模型

Abhilash Neog, Sepideh Fatemi, Medha Sawhney, Kazi Sajeed Mehrab, Aanish Pradhan, Bennett J. McAfee, Emma Marchisin, Arka Daw, Robert Ladwig, Cayelan C. Carey, Paul Hanson, Anuj Karpatne

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Grand Valley State University（大峡谷州立大学） ； University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） ； Aarhus University（奥胡斯大学） 纠错

AI总结 针对湖泊时间序列数据不规则采样和跨湖泊泛化难题，提出预训练基础模型LakeFM，在模拟和观测数据上学习表征，实现优于现有模型的预测性能。

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