Amazon（亚马逊）

CatalogAgent: A Supervisor-mediated Self-Learning System Enabling Context Engineering for GenAI Models

CatalogAgent：一种由监督者介导的自学习系统，实现生成式人工智能模型的上下文工程

Zhu Cheng, Zhenming Wang, Yu, Tang, Dan Liu, Bryan Zhang, Athanasios N. Nikolakopoulos, Pranav Souri Itabada, Jing Zhang, Chih-Chi Chou, Peng Gao, Fatemeh Mansoori, Bharat Bojja, Sarath Chander, Sameer Thombare, Umit Batur, Tarik Arici

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 研究电商产品目录结构化属性缺失值预测问题，提出CatalogAgent系统，通过监督者调解冲突、记忆库和汇总器实现自学习，经上下文工程将监督者能力转移到生成器和评估器，有效提升其性能。

CIPHER: A Decoupled Exploration-Selection Framework for Test-Time Scaling of Data Science Agents

CIPHER：用于数据科学智能体测试时扩展的解耦探索-选择框架

Maxime Heuillet, Sharadind Peddiraju

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务公司） 纠错

AI总结 研究针对数据科学任务自动化挑战，提出CIPHER智能体，通过生成和选择多初始状态实现测试时扩展，解耦生成与选择过程。经实验验证其性能超越现有技术，刻画DES框架设计空间并给出设计建议。

SD-MAR: Multi-image Analytical Reasoning via Synthetic Data and Reinforcement Learning

SD-MAR：通过合成数据和强化学习进行多图像分析推理

Shiyu Yuan, Sourav Sanjukta Bhabesh, Zhe Wang, Dmitriy Bespalov, Wesley Rose, Huzefa Rangwala

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； AGI Foundations for AWS（AWS的通用人工智能基金会） ； Amazon Web Services (AWS)（亚马逊网络服务公司） 纠错

AI总结 研究针对视觉语言模型在多图像分析推理任务中的局限，提出SD-MAR框架，通过合成数据和强化学习训练评估模型。该框架构建场景生成任务，采用GRPO-lite与BDA训练。实验表明能提升域内准确率，保持或提高域外泛化能力，还改进了模型逻辑连贯性和解释质量。