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7 条AI 相关新闻 · 最新在前
10月1日周四
  1. Amazon Science26

    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。

9月25日周五
9月22日周二
  1. Amazon Science34

    Amazon 与斯坦福大学联合发起 AI 与科学研究计划

    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。

  2. Amazon Science48

    Amazon Bio Discovery 用 AI 设计并表征抗体:三篇论文覆盖结合强度排序、成药性预测与端到端设计

    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。

8月31日周一
  1. Amazon Science39

    用 Verus 为 Rust 代码编写可证明正确的程序

    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。

8月27日周四
  1. Amazon Science47

    Amazon Science 论文:当 LLM 评审意见一致时,我们该相信吗?

    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%。

8月21日周五
  1. Amazon Science59

    Amazon 发布 SOP-Bench:评估 AI 智能体执行真实业务流程的基准

    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。