VoxelTTO: Voxel-Aligned Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Test-Time Optimization
本文提出VoxelTTO方法，通过优化3D高斯点云生成和相机姿态估计，解决现有3D高斯点云渲染中几何不准确和视角合成失真的问题。
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Selected work
Representative Papers
QCPruner: Query-Conditioned Population Coverage for Visual Token Pruning
为减少多模态大语言模型的视觉标记计算负担，提出QCPruner方法，通过基于查询条件的双边效用加权来优化视觉覆盖，无需训练即可有效保留关键信息。
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From Prediction to Decision: World-Model-Guided Action Selection for Continuous Pile Excavation
研究解决了轮式装载机连续挖掘中的决策问题，通过世界-行动模型(WAM)预测和选择最佳挖掘动作，减少挖掘次数并提高效率。
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Privacy-enhanced federated learning via asynchronous aggregation and local differential perturbation
该研究提出了一种增强隐私的联邦学习框架，通过结合动态差分隐私、轻量级同态加密和本地差分隐私技术，在保证数据隐私的同时支持异步环境下的分布式训练。
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Do Influence-Derived Data Perturbations Enable Machine Unlearning? A Controlled Study of Three Plausible Roles
研究评估了深度扰动学习在机器遗忘中的三种可能角色，通过修正实现问题后发现其直接删除效果不佳，作为正则化器或热启动也表现欠佳。
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VoxelTTO: Voxel-Aligned Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Test-Time Optimization
本文提出VoxelTTO方法，通过优化3D高斯点云生成和相机姿态估计，解决现有3D高斯点云渲染中几何不准确和视角合成失真的问题。
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QCPruner: Query-Conditioned Population Coverage for Visual Token Pruning
为减少多模态大语言模型的视觉标记计算负担，提出QCPruner方法，通过基于查询条件的双边效用加权来优化视觉覆盖，无需训练即可有效保留关键信息。
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From Prediction to Decision: World-Model-Guided Action Selection for Continuous Pile Excavation
研究解决了轮式装载机连续挖掘中的决策问题，通过世界-行动模型(WAM)预测和选择最佳挖掘动作，减少挖掘次数并提高效率。
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Privacy-enhanced federated learning via asynchronous aggregation and local differential perturbation
该研究提出了一种增强隐私的联邦学习框架，通过结合动态差分隐私、轻量级同态加密和本地差分隐私技术，在保证数据隐私的同时支持异步环境下的分布式训练。
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Do Influence-Derived Data Perturbations Enable Machine Unlearning? A Controlled Study of Three Plausible Roles
研究评估了深度扰动学习在机器遗忘中的三种可能角色，通过修正实现问题后发现其直接删除效果不佳，作为正则化器或热启动也表现欠佳。
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