Amazon（亚马逊）

Brick-DICL: Dynamic In-Context Learning for Automated Brick Schema Classification

Brick-DICL：用于自动化Brick模式分类的动态上下文学习

Yiyue Qian, Shinan Zhang, Huan Song, Negin Sokhandan, Hannah Marlowe, Diego Socolinsky

机构 * Amazon AWS Generative AI Innovation Center（亚马逊AWS生成式AI创新中心） 纠错

AI总结 提出Brick-DICL两阶段动态上下文学习框架，通过元数据检索和类别检索增强大语言模型领域知识，结合多模型过滤机制，实现楼宇管理系统点位的自动化Brick分类，显著提升准确率并减少人工验证。

Closing the Feedback Loop: From Experience Extraction to Insight Governance in Verbal Reinforcement Learning

闭环反馈：从经验提取到洞察治理在言语强化学习中的应用

Yanwei Cui, Xing Zhang, Yulong Zhang, Li Shao, Xiaofeng Shi, Guanghui Wang, Peiyang He

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式人工智能创新中心） ； Amazon Web Services (AWS)（亚马逊网络服务（AWS）） ； BingX Group Limited（BingX集团有限公司） 纠错

AI总结 针对非平稳环境中LLM智能体的保留-遗忘困境，提出三层架构（规则、证据、技能）通过反馈驱动的策展循环实现洞察治理，在金融预测中验证了该方法能显著提升准确率和风险调整收益。

Comments Accepted to the ICML 2026 RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback Workshop, RLxF@ICML 2026, Seoul, South Korea

FoundCause: Causal Discovery with Latent Confounders from Observational Data

FoundCause: 从观测数据中发现含隐混淆因子的因果关系

Patrick Blöbaum, Krishnakumar Balasubramanian, Shiva Prasad Kasiviswanathan

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） ； Department of Statistics, University of California, Davis（加州大学戴维斯分校统计系） 纠错

AI总结 提出FoundCause，一种基于合成数据训练的摊销因果发现模型，通过单次前向传递直接映射数据集到因果图，显式建模隐混淆因子，在15个真实数据集上优于11种非摊销和4种摊销方法。

Comments Download the model at https://github.com/amazon-science/foundcause

MoSE: Mixture of Slimmable Experts for Efficient and Adaptive Language Models

MoSE: 混合可瘦身专家实现高效自适应语言模型

Nurbek Tastan, Stefanos Laskaridis, Karthik Nandakumar, Samuel Horvath

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), UAE（Mohamed bin Zayed人工智能大学（MBZUAI）） ； Michigan State University (MSU), USA（密歇根州立大学（MSU）） ； Amazon Science, UK（亚马逊科学） 纠错

AI总结 提出MoSE架构，每个专家具有可变宽度的嵌套结构，支持在推理时连续调节精度-计算权衡，通过多宽度训练和轻量级测试时训练实现高效自适应。

Comments Accepted to ICML 2026

OmniRetarget: Interaction-Preserving Data Generation for Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation and Scene Interaction

OmniRetarget：面向人形全身运动操控与场景交互的交互保持数据生成

Lujie Yang, Xiaoyu Huang, Zhen Wu, Angjoo Kanazawa, Pieter Abbeel, Carmelo Sferrazza, C. Karen Liu, Rocky Duan, Guanya Shi

机构 * Amazon FAR (Frontier AI & Robotics)（亚马逊前沿人工智能与机器人实验室） ； MIT（麻省理工学院） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出OmniRetarget引擎，通过交互网格显式建模并保持智能体、地形和物体间的空间与接触关系，将人类运动重定向为机器人运动，生成高质量轨迹以训练强化学习策略，实现长时间跑酷和操控技能。

Comments Project website: https://omniretarget.github.io