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