Amazon（亚马逊）

Tycho: Active Abstraction with Programmatic World Models for ARC-AGI-3

Tycho：面向ARC-AGI-3的基于可编程世界模型的主动抽象

Jens Lehmann, Andrei Aioanei, Sahar Vahdati

机构 * Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） ； Amazon（亚马逊） ； TIB – Leibniz Information Centre for Science and Technology（莱布尼茨科学与技术信息中心） ； Leibniz University of Hannover（汉诺威莱布尼茨大学） 纠错

AI总结 针对ARC-AGI-3的交互式抽象问题，提出编码智能体系统Tycho，通过结构化观测构建游戏模型，选定策略下GPT-5.6 Sol与Opus 5可达成100%相对人类行动效率并完成全部关卡。

Comments 52 pages, 18 figures, 17 tables. Open-source implementation: https://github.com/NIMI-research/Tycho

Models for minimalist RAG: B1ade 335M Embedding and 1B Parameter Small Language Models

极简RAG的模型：B1ade 335M嵌入模型与1B参数小型语言模型

Shreyas Subramanian, Mecit Gungor, Vikram Elango

机构 * Amazon（亚马逊公司） 纠错

AI总结 该研究提出含B1ade-embed嵌入模型与B1ade-1B小型语言模型的高效极简RAG架构，其在多QA基准及RAG评估中表现优异，还涌现出无明确监督的来源引用能力，验证了资源高效RAG的可行路径。

Comments 28 pages, 3 figures. Submitted to COLM 2026

Who Grades the Grader? Co-Evolving Evaluation Metrics and Skills for Self-Improving LLM Agents

谁来评估评估者？用于自我改进的语言模型代理的协同进化评估指标和技能

Xing Zhang, Guanghui Wang, Yanwei Cui, Ziyuan Li, Wei Qiu, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 研究自我进化智能体系统中评估指标缺失问题，提出指标可进化，通过“双棘轮”协同进化指标与技能循环，在多任务中保留提升效果，还阐述安全性源于锚定规则与外部审核，为无可靠自动验证器场景提供架构。

Comments Code: https://github.com/amazon-science/Self-Evolving-Agents-Double-Ratchet