California Institute of Technology（加州理工学院）

SplitLite: Low-Rank Residual Compression for Split Learning

SplitLite：面向分裂学习的低秩残差压缩

Tao Li, Yulin Tang, Qi Guo, Xianhao Chen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文针对设备端LLM联邦微调的高通信成本问题，提出SplitLite方法，利用残差的低秩结构压缩传输量，在保持性能的同时大幅降低了通信成本。

In-Situ Reconstruction of the International Space Station Using 3D Gaussian Splatting and Astrobee

使用3D高斯溅射与Astrobee实现国际空间站的原位重建

Hudson Kim, Ryan Soussan, Brian Coltin, Jordan Kam

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； KBR Inc.（KBR公司） ； NASA Ames Research Center（美国国家航空航天局艾姆斯研究中心） ； California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究将3D高斯溅射技术应用于国际空间站内部三维重建，基于Astrobee机器人的500张原位图像构建高保真地图，其性能优于Nerfacto、TensoRF等现有方法，可用于快速更新舱内地图。