SplatLab: Autonomous Scientific Discovery for 3DGS Research
SplatLab：面向3DGS研究的自主科学发现系统
🧭 Agent 自主科研流水线 · 3DGS
University of California San Diego
SplatLab 实现端到端自主3DGS研究流水线，通过模块化变异、Elo锦标赛与实验绑定生成可追溯论文，PSNR最高提升3.78dB
📌 工作参考价值（4 点）
- 可借鉴「已验证骨干 + 模块化插件变异」思路：在推荐模型迭代中，固定召回/排序主框架，只变异可插拔模块（如特征交叉、损失项、负采样），降低实验方差并快速定位增益来源。
- Elo tournament 多候选评估机制可用于广告/推荐离线 A/B 前的高效筛选：对候选算法按多个数据集/指标进行配对比较并引入淘汰压力，比单独跑全量评估更省资源。
- 实验数字绑定日志、未备份则不允许输出报告的做法，可直接迁移到实验平台，强制所有在线离线指标可追溯，避免口头结果。
- 常驻 falsifier（压力测试）用于鲁棒性筛选：在电商大促、冷启动等极端场景下自动验证策略，淘汰脆弱候选。