Amazon（亚马逊）

Khondo: A Multimodal Benchmark for Document Packet Splitting of Bangla Forms

Khondo：孟加拉语表格文档分组拆分的多模态基准测试

Abu Tyeb Azad, Fahim Ahmed, Ishita Sur Apan, Ezharuddin Jubaer, Sumaiya Karim Katha, Armun Alam, Amin Ahsan Ali, Aman Chadha, Md Mofijul Islam, AKM Mahbubur Rahman

机构 * Wichita State University（威奇托州立大学） ； CCDS, Independent University, Bangladesh（孟加拉国独立大学计算与通信科学系） ； Amazon GenAI（亚马逊生成式人工智能） 纠错

AI总结 研究针对孟加拉语表格文档分组拆分难的问题，引入多模态基准测试Khondo，涵盖多种拼接方案和行政领域。通过对语言模型零样本评估及对照分析，发现页面排列是主要挑战，语言有影响，确立页面顺序重建问题并提供基准测试。

Be Consistent! Enhancing Robust Visual Reasoning in LVLMs with Consistency Constraints

保持一致！利用一致性约束增强大视觉语言模型中的鲁棒视觉推理

Liqiang Jing, Xiong Zhou, Siddharth Varia, Neha Anna John, Xinya Du, Vassilis N. Ioannidis

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务公司） 纠错

AI总结 研究针对LVLMs在视觉推理任务中较脆弱的问题，引入ConVBench基准及逻辑一致性等评估指标，提出ConVLM，通过基于GRPO的强化学习及一致性奖励改进LVLM推理，利用自动生成的问答对和双重奖励设计提升模型表现。

Trajectory-Aware Retrieval Agents for Temporal Decision- Making

用于时间决策的轨迹感知检索代理

Jing Wang, Jie Shen, Xing Niu

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 研究用大语言模型代理从长篇时间结构化文本中决策的问题，针对标准RAG丢弃时间结构缺陷，引入闭环代理框架TLM，其关键技术是LGCM，在医学问答、收益电话会议惊喜预测和隔夜股票缺口预测任务中表现出色。

Cloud-Native Evaluation-as-a-Service: A Microservices Architecture for Scalable AI Monitoring with Conformal Guarantees

云原生评估即服务：一种具有共形保证的可扩展人工智能监测微服务架构

Lei Yang

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

AI总结 研究提出云原生评估即服务EaaS架构，将人工智能评估方法化为六个微服务。验证了方法的关键问题，如覆盖率、插补影响、漂移检测能力和公平性监测等。给出了相关实验结果，且与开源工具比较，表明该架构有创新性。

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