University of Southern California（南加州大学）

CircuitSteer: Geometrically Aligned Multi-Layer Steering via Sparse Autoencoder Circuits

CircuitSteer：基于稀疏自编码器回路的几何对齐多层引导方法

Mehrshad Saadatinia, Parsa Razmara, Ardalan Aryashad, Ali Abbasi, Seyedarmin Azizi

机构 * University of Southern California（南加利福尼亚大学） 纠错

AI总结 CircuitSteer是利用SAEs识别多层语义回路的新型框架，通过几何对齐合成引导向量实现多点干预，在多任务多模型上，其引导效果优于牺牲流畅性或覆盖不足的对比方法。

Output-Aware Rotation for INT2 KV-Cache Quantization

面向INT2 KV缓存量化的输出感知旋转

Vincent-Daniel Yun, Woosang Lim, Minsoo Cheong, Sunwoo Lee, Murali Annavaram, Sai Praneeth Karimireddy, Sungjoo Yoo

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Inha University（仁荷大学） 纠错

AI总结 针对长上下文大模型KV缓存的INT2量化瓶颈，提出OptR输出感知旋转方法，通过分解误差、学习正交修正等，提升QuaRot等性能并增强长上下文检索能力，且开销可忽略。

NavTrust: Benchmarking Trustworthiness for Embodied Navigation

NavTrust：体感导航的可信度基准测试

Huaide Jiang, Yash Chaudhary, Yuping Wang, Zehao Wang, Raghav Sharma, Manan Mehta, Yang Zhou, Lichao Sun, Zhiwen Fan, Zhengzhong Tu, Jiachen Li

机构 * Trustworthy Autonomous Systems Laboratory at the University of California, Riverside（加州大学河滨分校可信自主系统实验室） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Workday ； University of Southern California（南加州大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Lehigh University（莱斯大学） 纠错

AI总结 NavTrust通过系统性地对输入模态进行腐蚀，评估体感导航性能的鲁棒性，揭示了现有方法在真实环境中的性能缺陷，并提出改进策略。

Comments IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026); Project Website: https://navtrust.github.io