Amazon（亚马逊）

DRIFTLENS: Measuring Memory-Induced Reasoning Drift in Personalized Language Models

DRIFTLENS: 测量个性化语言模型中记忆引发的推理漂移

Xi Fang, Weijie Xu, Yingqiang Ge, Yuhui Xu, Stephanie Eckman, Chandan K. Reddy

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 提出DRIFTLENS框架，通过将推理步骤映射到价值类别并比较有无用户属性记忆的轨迹，量化个性化语言模型中的推理漂移，发现记忆会引发中等至大的推理变化，且现有后训练方法仅部分缓解。

Comments 10 pages, 5 figures

Keep Policy Gradient in Charge: Sibling-Guided Credit Distillation for Long-Horizon Tool-Use Agents

保持策略梯度主导：面向长程工具使用智能体的兄弟引导信用蒸馏

Tianyu Ding, Jianhong Xin, Juan Pablo De la Cruz Weinstein

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

AI总结 针对长程工具使用强化学习中轨迹级优势信号稀疏的问题，提出兄弟引导信用蒸馏（SGCD），通过动态采样成功与失败轨迹、外部LLM对比生成逐步信用参考，实现密集信用分配，在AppWorld和τ³-airline任务上显著提升性能。

ReLope: KL-Regularized LoRA Probes for Multimodal LLM Routing

ReLope：KL正则化的LoRA探针用于多模态大语言模型路由

Yaopei Zeng, Congchao Wang, Blake JianHang Chen, Lu Lin

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型路由中探针性能下降问题，提出Attention Probe和KL正则化的LoRA探针ReLope，通过改进隐藏状态质量提升路由效果。

A Neurosymbolic Approach to Natural Language Formalization and Verification

一种用于自然语言形式化和验证的神经符号方法

Chenyang An, Sam Bayless, Stefano Buliani, Darion Cassel, Byron Cook, Duncan Clough, Rémi Delmas, Nafi Diallo, Ferhat Erata, Nick Feng, Dimitra Giannakopoulou, Aman Goel, Aditya Gokhale, Joe Hendrix, Victor Heorhiadi, Marc Hudak, Dejan Jovanović, Andrew M. Kent, Benjamin Kiesl-Reiter, Jeffrey J. Kuna, Nadia Labai, Joseph Lilien, Divya Raghunathan, Zvonimir Rakamarić, Niloofar Razavi, Michael Tautschnig, Ali Torkamani, Nathaniel Weir, Michael W. Whalen, Jianan Yao

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） 纠错

AI总结 针对大型语言模型缺乏形式正确性保证的问题，提出神经符号方法ARc，通过使用带人工指导的大型语言模型形式化自然语言政策，并在推理时验证逻辑正确性，实现高健全性和低误报率，还能产生可审计工件。

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