University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Versatile Exoskeleton Control Supports Elderly Joint Energetics During Hip-Intensive Tasks

任务无关的外骨骼控制支持老年人在髋部高强度任务中的关节能量代谢

Jiefu Zhang, Nikhil V. Divekar, Chandramouli Krishnan, Robert D. Gregg

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种任务无关的髋部外骨骼控制器，通过高精度匹配生物功率曲线，显著减少髋部生物正功并提升总功率，为老年人移动提供新的生物力学干预方案。

LatentAM: Real-Time, Large-Scale Latent Gaussian Attention Mapping via Online Dictionary Learning

LatentAM：通过在线字典学习实现实时、大规模的潜在高斯注意力映射

Junwoon Lee, Yulun Tian

机构 * Robotics Department, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

AI总结 LatentAM通过在线字典学习实现实时、大规模的潜在高斯注意力映射，提升机器人感知的特征重建保真度与实时性

Comments 8 pages, 7 figures. Accepted for RA-L. Homepage: this https URL (https://junwoonlee.github.io/projects/LatentAM/) Code: this https URL (https://github.com/UMich-SSI-Lab/latentam)

The Linear Geometry of Interpretable Tokens: Jailbreaking Attacks and Defenses for Unlearned Diffusion Models

可解释令牌的线性几何：未学习扩散模型的越狱攻击与防御

Siyi Chen, Yimeng Zhang, Sijia Liu, Qing Qu

机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of Michigan（电气工程与计算机科学系，密歇根大学） ； Department of Computer Science, Michigan State University（计算机科学系，密歇根州立大学） 纠错

AI总结 本研究揭示未学习扩散模型中擦除的有害概念以线性子空间存在，提出SubAttack越狱攻击与SubDefense防御，实验表明其提升了对扩散未学习漏洞的理解与缓解效果。