研究科學家Jiageng Mao發文稱，他剛完成南加州大學博士，加入Google DeepMind
研究科學家Jiageng Mao發文稱，他剛完成南加州大學博士，加入Google DeepMind，做Gemini的三維編碼。帖文沒有給職級、團隊規模或上線日期。
公開履歷寫他2023年9月起在南加州大學讀計算機科學博士，導師是Yue Wang，方向是物理人工智能，覆蓋機器人、計算機視覺和語言模型，重點是視覺語言動作模型與世界模型。博士階段到2026年10月。他此前已在DeepMind做過學生研究員，時間約爲2025年6月至2026年1月，也在NVIDIA Research待過。
資助記錄包括2025年NVIDIA研究生獎學金、2024年高通創新獎學金。南加州大學曾提名他爲Apple人工智能學者和Google博士獎學金候選人。2026年他進入Forbes亞洲30位30歲以下名單。
論文側，PhysBench入選ICLR 2025口頭報告，約爲投稿前1.8%。Humanoid Everyday在CVPR具身智能研討會上拿最佳論文，Ψ₀在CVPR三維大語言與視覺語言動作研討會上拿最佳論文。2019年他還有點雲插值卷積的ICCV口頭論文。碩士是香港中文大學電子工程，2018年至2022年。
這次崗位把三維編碼放進Gemini，不是繼續發獨立機器人論文。學生研究員轉成正式研究科學家，題目從物理人工智能收成模型裏的三維表示。他沒有說編碼會先用於機器人、視頻還是空間理解。
這是人才流動，不是模型發佈。買方是要給Gemini補三維能力的DeepMind，賣方是剛結束物理人工智能博士的研究者。事件驅動的是入職帖。資金不公開，但研究時間從大學課題轉進Gemini路線。受益的是需要空間表示的模型團隊，承壓的是同一方向上還在靠獎學金留人的實驗室。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
Jiageng Mao的路徑是點雲、具身數據和世界模型，不是對話微調。2019年ICCV口頭論文做點雲卷積，2025年PhysBench進ICLR口頭，2026年Humanoid Everyday和Ψ₀在CVPR相關研討會上拿最佳論文。南加州大學三年博士期間，他已經用學生研究員身份進過DeepMind，又在NVIDIA Research待過。正式入職只是把同一方向從訪問換成編制。
資本在兩邊都出現過。NVIDIA研究生獎學金和高通創新獎學金付的是博士階段，DeepMind現在付的是Gemini三維編碼的全職。Forbes亞洲30位30歲以下名單把他從論文作者變成可被公司招募的名字。研究時間因此離開導師Yue Wang的課題，進入Gemini的產品路線。三維編碼沒有單獨融資，它被模型預算吸收。
類比是2010年代計算機視覺博士從實驗室進入Google照片和Waymo，而不是大語言模型博士只做文本對齊。物理人工智能現在處在被模型公司吸收的階段：機器人論文仍在研討會拿獎，正式崗位已經寫成Gemini裏的三維模塊。
結構上這是產業鏈重構。三維表示原來停在點雲論文和機器人數據，現在要變成通用模型的編碼層。機制是學生研究員先驗證方向，博士一結束就轉成研究科學家。實驗室留下論文，模型公司留下能進Gemini的人。
ABAB News · 認知定律
學生研究員做完，正式編制才把方向收走。
三維論文的下一站，是通用模型裏的一層。
獎學金留人，產品路線才最終定價。