SplatLab:自主科研系统端到端产出可投稿的 3DGS 论文,PSNR 最高提升 3.78 dB
zhenjun_zhao · x · 2026-10-24
UCSD 研究者发布 SplatLab,一个面向 3D Gaussian Splatting 领域的自主科研系统,可从研究提示、目标论文链接甚至零输入出发,复现基线、提出改进、跨 Mip-NeRF 360 与 LLFF 训练消融、撰写论文,并将每个报告数字绑定到留档训练日志。
- 采用「教授—博士协调—本科生叶子 agent」三层层级,流程含 grounding、Elo 预筛选构思、EVOLVE-BLOCK 插件实现、八岛屿级联加权 Elo 锦标赛、完整性审计、审稿驱动的论文合成六阶段
- 特色机制:带「口头梯度」反馈的 GPU 实测 PSNR 锦标赛;常驻 falsifier 在失败时扣 Elo,把压力测试存活纳入选择;存在未背书声明时禁止终止
- 结果:生成的论文 PSNR 比复现目标高 +0.18 至 +3.78 dB,如 Nebula3DGS-v2、BubbleGS 等在各自场景超过已发表 SOTA
所属事件:UCSD 发布 SplatLab：自主完成 3DGS 科研的 AI 科学家(2 条相关)→
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