Amazon（亚马逊） - arXivDaily 大厂专区

2608.13522 2026-08-14 cs.LG cs.AI cs.LO cs.PL cs.SE 新提交

Vero: Can AI Agents Build Formally Verified Software Repositories?

Vero：AI智能体能否构建形式化验证的软件仓库？

Zhe Ye, Hantao Lou, Yuechun Sun, Peiyang Song, Zhengxu Yan, Timothe Kasriel, Qingyang Zhang, Kaiyu Yang, Soonho Kong, Jingxuan He, Dawn Song

机构 * University of Chicago（芝加哥大学）； California Institute of Technology（加州理工学院）； Stanford University（斯坦福大学）； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）； Amazon Web Services（亚马逊云计算服务）； Apodex

AI总结研究推出首个仓库级验证软件综合基准Vero，含43个多模块实例，评估发现前沿智能体仅解决27个实例，为相关研究提供测试平台。

2608.12585 2026-08-14 cs.AI 新提交

Reasoning Jury: Multi-Model Consensus for Evaluating Reasoning Traces

推理评审团：用于评估推理轨迹的多模型共识机制

Congchao Wang, Diwakar Singh, Qiaozi Gao, Spyros Matsoukas, Yang Liu, Mahdi Namazifar

机构 * Amazon AGI（亚马逊AGI）

AI总结本研究提出Reasoning Jury系统，以多LLM评审团及调控共识机制替代单模型评审员，其识别推理缺陷的准确率显著优于前沿模型，且开销仅为后者的8%-15%，还可用于理解推理LLM的失败模式。

2608.12574 2026-08-14 cs.AI cs.FL 新提交

Trie Automata for Constrained Decoding over Large Finite Sets

用于大有限集上约束解码的Trie自动机

Xingzi Xu, Karim Bouyarmane

机构 * Amazon（亚马逊公司）

AI总结针对大型语言模型有限集约束解码的速度瓶颈，提出Trie自动机机制，通过预计算token掩码实现高效解码，在批量服务中吞吐量较XGrammar提升29倍，且编译与计算效率显著提升。

2608.12564 2026-08-14 cs.LG 新提交

Scaling Automatic Research Agents via World Models

通过世界模型扩展自动研究智能体

Xiyuan Yang, Sheikh Sarwar, Jingru Cheng, Zhan Shi, Duanshun Li, Huiyuan Chen, Haiyang Zhang, Chenlei Guo, Jingrui He, Zhenyu Liao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）； Amazon（亚马逊公司）

AI总结针对自动研究智能体扩展时的训练瓶颈，提出WMRL方法，结合两种缓解措施提升收敛性，训练加速3-4倍且性能优于更大规模智能体，还可迁移至多类任务。