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- GPT를 써서 탑티어 저자가 된 게 아니라, 탑티어 저자가 GPT를 쓴 것뿐입니다. 그 정도 사고력은 있어야 한다고 봅니다.
GPT 만 써서 탑티어 논문 낸 친구가 있는데요
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- 그런 씨벌새끼같은 교수들이 참 많습니다.. 연구비=사비 처럼 생각하는 십새끼들 말이죠..
어쩌겠습니까 이게 대학원 현실인걸.. 자료 모아뒀다 졸업하고 터뜨리세요
교수님 아드님이 계속 식대를 사용합니다
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- 같은 공간에 있으면서 야식 시킬때 같이 시켜먹는거 자연스러운거 아닌가요? 그게 크게 문제되는건지 모르겠어요
교수님 아드님이 계속 식대를 사용합니다
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- 저는 만약 아드님이 참여 연구원이면 규정상 먹어도 된다고 생각합니다. 규정 위반이 아니잖아요. 그것보다 아들을 참여 연구원으로 하는 것이 가능한지 안한지, 그리고 참여연구원으로서의 최소한의 역할은 하는지가 더 큰 이슈이지... 만야 참여 연구원이라면 식대 사용하는게 무슨 문제인지 모르겠습니다.
교수님 아드님이 계속 식대를 사용합니다
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- 인건비 삥땅은 이거랑 엮을 수준이 아니죠. 야근식대 사용을 학생들한테 허락해준 상황이고 거기에 아들이 껴서 먹은거 같은데, 그게 그리 도덕적으로 욕억을거일까요?
교수님 아드님이 계속 식대를 사용합니다
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- 한국이 세계속에서 꽤나 고립된 곳이죠. 권위주의가 상당히 크게 자리잡고 있고 바뀌지 않는 곳입니다
아무리 해외 경험이 있는 교수님들도 한국의 사회에서 대가로 성장하면 그냥 전형적 한국인이 되어 있습니다
거기에다 한국은 한국내에서 잘하길 바라지 해외 네트워킹을 장려하는 분위기가 아닙니다.
즉 글로벌 기준과 평균 못 미치는 센스를 가진 경우가 많습니다.
한국 교수들과 산학협력이 안되는 이유
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- 댓글 좀 많이 공격적이시네들.
AI 유행한지 얼마 안지나서, 담당 공뭔들이랑 윗대가리들이 잘 몰라서 걍 요즘 유행하는 있어보이는거 뽑느라 그런거임. 돈 벌려면 어쩔 수 없긴 하지만, 불필요한 일거리를 늘리고 전체적인 학계의 기조가 왜곡되어 보이게 만드는건 맞긴 함.
다만 유행따라서 펀딩 따오고, 내 연구는 별개로 해야지 라는 태도도 문제가 좀 있다고 생각함. 해보면 알겠지만, 유행따라서 잘 알지도 못하는거 펀딩 따오면 꼭 어디서 하나는 문제가 터짐. 나랏돈 받아먹는게 쉬운게 아닌 사실을 깨닫고, 수습하는동안 연구 하나도 못하고 펀딩도 못따고, 이후에 다시 따려면 학계에서 뒤쳐져버려서 다시 유행하는 주제로 펀딩 따오고... 악순환만 남음. 대비를 존나 철저히 하던가 해야함.
대학원와서 가장 충격적이었던 건
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- ㅇㅇㅈ?
연대->서울대 교수
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- 나라마다 문화가 있는거고 사람마다 성향이 있는것인데;; 이걸 이런식으로 매도를 해버리면~
한국 교수들과 산학협력이 안되는 이유
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- 미국회사 다니는거 맞아요? 엄청 작은회사거나 몇년 안되서 한국 교수를 아예 안만나본거같은데 미국에서 사는 한국 교수라고 다른교수와 다르게 불러달라고 불합리하게 요구하는 교수가 많을리가요
한국 교수들과 산학협력이 안되는 이유
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- 미국이 오히려 호칭 더 확실한데??? 공적인 자리에서는 무조건 호칭 필수임
한국 교수들과 산학협력이 안되는 이유
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- 재밌네요. 국내 교수 중 극히 일부를 제외한 대부분 교수님들은 생각보다 인더스트리에 대한 이해가 현저히 부족합니다.
초청해서 강연 시켜보면 아카데믹한 주제로 10-20년 뒤에야 의미있을 얘기뿐이죠. (그때라도 가능하면 다들 이미 전담팀이 있겠지만요)
무엇보다 일부 강연에 오길 꺼려하시는 분들은 예상컨데 본인의 부족한 부분을 스스로가 더 잘 알기때문일겁니다.
한국 교수들과 산학협력이 안되는 이유
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- 그들도 ai시대에서 먹고살아야 하기때문에 그렇게 할수 있죠 뭘 열을 내고 그러시나요
어짜피 그들이 할 수 있는 것들은 한정적이고 실제 ai연구자들이 할일은 아직도 무궁무진합니다
그들이 ai쪽을 건들이는 행위가 화가 난다면 본인도 그정도 수준에서 ai를 하고 있기 때문이거나 분노 조절 장애로밖에 보이지 않습니다
비전공자들 AI 한다고 그만 나대라
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딥러닝 quantitative evaluation 편차
2022.08.30
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딥러닝쪽 논문에 성능 (비교) 평가하고 있는데요
경험상 hyperparameter 튜닝에 따라
(저희) 모델 A가 더 잘나올 때도 있고 (경쟁) 모델 B가 더 잘나올때가 있습니다
이럴때 저희 모델이 유리한 쪽으로 튜닝해서 비교분석 하면 되나요? 다만, 튜닝 값은 양쪽 모델에 동일하게 적용되고 , 한 weight 값을 10 으로 사용하냐 100으로 사용하냐의 차이입니다. 10으로 하면 저희 모델이 더 잘 학습되고 100으로 하면 경쟁 모델이 더 낫고 그렇네요
이럴땐 그냥 저희 모델의 성능이 더 잘나오는 쪽으로 튜닝하면 되나요? 참고로 모델 B의 논문을 보아하니
유리한 쪽으로 튜닝한것 같긴한데
보통 이럴땐 어떻게 비교분석하는지 궁금해서 여쭙니다
경험상 hyperparameter 튜닝에 따라
(저희) 모델 A가 더 잘나올 때도 있고 (경쟁) 모델 B가 더 잘나올때가 있습니다
이럴때 저희 모델이 유리한 쪽으로 튜닝해서 비교분석 하면 되나요? 다만, 튜닝 값은 양쪽 모델에 동일하게 적용되고 , 한 weight 값을 10 으로 사용하냐 100으로 사용하냐의 차이입니다. 10으로 하면 저희 모델이 더 잘 학습되고 100으로 하면 경쟁 모델이 더 낫고 그렇네요
이럴땐 그냥 저희 모델의 성능이 더 잘나오는 쪽으로 튜닝하면 되나요? 참고로 모델 B의 논문을 보아하니
유리한 쪽으로 튜닝한것 같긴한데
보통 이럴땐 어떻게 비교분석하는지 궁금해서 여쭙니다
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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내 석사생활 참 많은일들이 있엇네요^^200
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2022.08.30
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2022.08.30
2022.08.30
2022.08.30
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2022.08.30
IF : 1
2022.08.30
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2022.08.30
2022.08.30