以图为中心的智能体智能:从网络拓扑建模到自主根因推理
亚马逊科学(Amazon Science)发文阐述以图为中心的智能体智能如何用于网络根因分析,提出图建模、图分析、智能体编排三大支柱。其级联图算法流水线先做拓扑分解缩小搜索空间,配合数字孪生图与智能体执行,可在数分钟内完成根因定位。该方案今年早些时候已与 NTT DOCOMO 在 MWC 上于商用网络完成演示。
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亚马逊科学(Amazon Science)发文阐述以图为中心的智能体智能如何用于网络根因分析,提出图建模、图分析、智能体编排三大支柱。其级联图算法流水线先做拓扑分解缩小搜索空间,配合数字孪生图与智能体执行,可在数分钟内完成根因定位。该方案今年早些时候已与 NTT DOCOMO 在 MWC 上于商用网络完成演示。
Reactor 与 Amazon Neuron Science 团队合作,针对 Rolling Forcing 自回归扩散模型在 Trainium 上的部署进行内核级优化,以实现实时交互式视频生成。该模型能以 16 帧/秒生成 30 秒高质量视频,但序列极长、内存消耗大,实时运行需生成速度始终领先播放时间线。
Amazon 与斯坦福大学联合成立 Stanford and Amazon Research Initiative,聚焦 AI、能源与医疗健康前沿研究。目前 Amazon 内部已有超过 10 个团队资助斯坦福的活跃研究与博士奖学金,覆盖人形机器人、后量子密码学、因果测量科学和 AI 驱动放射学等方向。该计划将支持联合研究项目、博士奖学金以及跨学科学术研讨会。
Amazon Bio Discovery 团队发表三篇论文,推进 AI 计算化抗体设计。其中 MochiBind 仅凭序列预测抗体-抗原相对结合强度,在四个未见抗原上成对准确率均超结构基线,平均领先近 10%,CPU 上约 13 秒打分 20 万对抗体,推理速度提升逾 100 倍。另提出 CA-MAP 在推理阶段处理批次效应,并实现智能体选择结合位点、经实验验证的癌症靶点抗体命中。
Verus 是面向 Rust 的开源自动化程序验证器,开发者可在 Rust 源码中直接添加规范与证明,工具自动完成大量底层证明步骤,通常 1 秒内返回反馈,并可在 VS Code 中以红波浪线提示错误。Verus 已用于验证 Nitro Isolation Engine 的关键原语及 Amazon 内部多项核心基础设施,其自动化与快速反馈也便于 AI 智能体迭代生成证明。
Amazon Science 在 ICML 发表的论文提出基于 Ising 模型的依赖感知标签聚合方法,用于评估 LLM 评审之间的相关性并调整聚合分数。在相关性分类、毒性分类和摘要评估三个任务上,使用 10 个评审模型时,该方法准确率分别达 0.912、0.792 和 0.806,比按历史准确率加权的评审团基线高出 9% 至 14%。
Amazon 在 KDD 2026 发布开源基准 SOP-Bench,用领域专家撰写的真实 SOP 配套可调用工具和标准答案,覆盖 12 个业务领域、超过 2000 个任务。实验显示模型升级可能降低成功率、工具数量增加会使成功率近乎减半,最易流程正确率约九成而最难约四分之一;基准已上线 GitHub 和 HuggingFace。