CV 老将 Michael Black:ECCV 论文出炉即过时,学界该换了打法
Michael_J_Black · x · 2026-09-09
计算机视觉学者 Michael J. Black(自 1992 年起参加 ECCV)发长文反思大模型时代学术研究的处境。他今年的论文 VIGA 用 agentic 方法把图像转成 3D Blender 场景,首发即被拒、延迟发表后,已被用 Claude Code 做同类工作的人超越,如今 GPT-6 Astra 更是全面碾压——到 ECCV 讲这项「发明」时已彻底过时。
他的核心论点:
- 任何论文的想法至少基于一年前的文献,层层叠加后,会议论文实际落后约两年,而 AI 领域两年足以让工作失去意义。
- CVPR 上大量作者仍在做基于旧假设的「老问题」,或扎堆大模型因数据/商业兴趣不足而失败的利基问题;真正有影响力的论文多来自工业界,作者名单长、数据与算力巨大,但同样滞后,价值更多在于对商业系统的补充文档与分析。
他给学界的建议:
- 每个项目都应从零开始,先用现有大模型尽力求解;论文开头应详尽实验分析现有模型的表现与失败原因,这是当下最需要的洞见。
- 只有当前模型确实失败时,再提供能超越下一代模型发布的根本性洞见。
- 审稿应基于「新颖的洞见」而非「新颖的技术贡献」,否则只会驱使人 tweak 架构而非推动领域前进。
所属事件:CV老将发长文反思大模型时代学术定位(2 条相关)→
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