University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

OLIVE: Online Low-Rank Incremental Learning for Efficient Adaptive Exoskeletons

OLIVE: 面向高效自适应外骨骼的在线低秩增量学习

Dong Liu, Yanxuan Yu, Ben Lengerich, Tong Geng, Ying Nian Wu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Rice University（里奇大学） 纠错

AI总结 提出OLIVE框架，通过低秩残差分解和奖励驱动策略梯度实现外骨骼控制的在线个性化自适应，在多种地形上提升步态平滑度、降低努力并增强稳定性。

Comments Accepted to UbiComp / ISWC 2026

ROM: Real-time Overthinking Mitigation via Streaming Detection and Intervention

ROM：通过流式检测和干预实时抑制过度思考

Xinyan Wang, Xiaogeng Liu, Ming Pei, Chaowei Xiao

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 ROM通过流式检测和干预框架减少大推理模型的过度思考，提升准确率并缩短响应长度，在多个数据集上均取得显著效果。

Comments Code is available at https://github.com/SaFo-Lab/ROM

Attn-QAT: 4-Bit Attention With Quantization-Aware Training

Attn-QAT：4位注意力与量化感知训练

Peiyuan Zhang, Matthew Noto, Wenxuan Tan, Chengquan Jiang, Will Lin, Wei Zhou, Hao Zhang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 Attn-QAT通过稳定4位量化感知训练实现高效的注意力计算，提升模型推理速度并保持性能。

Shattered Compositionality: Counterintuitive Learning Dynamics of Transformers for Arithmetic

破碎的组合性：变换器在算术中的反直觉学习动态

Xingyu Zhao, Darsh Sharma, Rheeya Uppaal, Yiqiao Zhong

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Department of Computer Sciences, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） ； Department of Statistics, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校统计学系） 纠错

AI总结 本研究发现变换器在学习算术任务时表现出反直觉的组合性，其学习动态受训练数据相关性影响而非因果或程序性组合。

Comments 37 pages, 29 figures