Amazon（亚马逊）

AugCodec: A Low-Bitrate Disentangled Neural Speech Codec via Data Augmentation

AugCodec：通过数据增强的低比特率解耦神经语音编解码器

Dongmei Wang, Xiaohang Sun, Yang Liu, Fanjie Kong, Abhishek Yanamandra, Abhinav Jain, Daniel Tompkins, Woohyun Kang, Najmeh Sadoughi, Sunil Hadap, Xiang Hao, Zhu Liu, Caren Chen

机构 * Amazon, USA（亚马逊（美国）） 纠错

AI总结 提出AugCodec，利用数据增强将语音分解为语义、说话人和韵律三种令牌，在12.5Hz低比特率下实现优于现有方法的重建质量和解耦性能。

Comments Accepted by Interspeech 2026

Beyond the Next Step: Variable-Length Latent World Models for Long-Horizon Planning

超越下一步：用于长时程规划的变长潜世界模型

Tianqi Du, Qi Zhang, Yifei Wang, Yisen Wang

机构 * State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Amazon AGI SF Lab（亚马逊AGI旧金山实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出变长潜世界模型（VLWM），通过学习变长动作序列的条件潜状态预测，解决递归一步预测在长时程规划中的累积误差问题，结合课程训练策略，在长时程控制任务上平均提升13%。

Pose-Agnostic Robotic Functional Grasping via Observation-Action Canonicalization

通过观测-动作规范化实现姿态无关的机器人功能性抓取

Le Qiu, Cole Harrison, Jiankai Sun, Yao Liu, Suning Huang, Qianzhong Chen, Yang You, Marco Pavone

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Amazon（亚马逊） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出AnyMug框架，通过观测-动作规范化将深度观测和末端执行器动作转换到物体中心坐标系，训练单一闭环策略实现零样本迁移的功能性抓取，在模拟和真实机器人上均取得高成功率。

PROMPT2BOX: Uncovering Entailment Structure among LLM Prompts

PROMPT2BOX: 揭示LLM提示间的蕴含结构

Neeladri Bhuiya, Shib Sankar Dasgupta, Andrew McCallum, Haw-Shiuan Chang

机构 * CICS, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机信息科学中心） ； Amazon AWS AI（亚马逊AWS人工智能） ； A10 Networks（A10网络） 纠错

AI总结 提出PROMPT2BOX方法，通过盒嵌入空间捕捉提示间的特异性关系，并开发降维技术，在层次聚类中比向量基线多发现8.9%的LLM弱点。