California Institute of Technology（加州理工学院）

When the Coffee Feature Activates on Coffins: An Analysis of Feature Extraction and Steering for Mechanistic Interpretability

当咖啡特征在棺材上激活：对特征提取和转向用于机制可解释性的分析

Raphael Ronge, Markus Maier, Frederick Eberhardt

机构 * Department of Philosophy of Nature and Technology（自然哲学与技术系） ； Munich School of Philosophy（慕尼黑哲学学院） ； Division of the Humanities and Social Sciences（人文与社会科学系） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文分析了通过稀疏自编码器提取特征和控制模型输出的方法，指出其在机制可解释性中的局限性和可靠性问题，强调需转向更可靠的预测与控制。

Comments 33 pages (65 with appendix), 1 figure

Aligning Text, Images, and 3D Structure Token-by-Token

对齐文本、图像和3D结构逐个标记

Aadarsh Sahoo, Vansh Tibrewal, Georgia Gkioxari

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出统一的LLM框架，实现文本、图像和3D结构的对齐，通过结构化3D场景模态提升3D场景理解与重建能力。

Comments Project webpage: https://glab-caltech.github.io/kyvo/

NitroGen: An Open Foundation Model for Generalist Gaming Agents

NitroGen：一种通用游戏代理的开源基础模型

Loïc Magne, Anas Awadalla, Guanzhi Wang, Yinzhen Xu, Joshua Belofsky, Fengyuan Hu, Joohwan Kim, Ludwig Schmidt, Georgia Gkioxari, Jan Kautz, Yisong Yue, Yejin Choi, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan

机构 * NVIDIA ； Stanford（斯坦福大学） ； Caltech（加州理工学院） ； UChicago（芝加哥大学） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 NitroGen通过大规模行为克隆训练，实现跨游戏泛化能力，提升任务成功率达52%

Comments 16 pages, 7 figures