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- 포항공대 최고 장점은 연구보다 서울살이가 더 중요한 사람들이 자동으로 걸러진다는 데 있는 듯
포스텍과 카이
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- ㄴㄴ 그랬으면 진작 실적 넘사벽인 연구자들이 프레시포닥으로 바로 취업 갔을 것임. 그런 분위기가 아님. 그리고 포닥으로 월급쟁이 회사 연구실 빌려쓰는 입장과 연구실 운용 권한응 갖는 정출연/교수 입장이 같을라고. 돈만 갖고 따지기에는 연구 성취도가 다르죠?
이제 다들 알지만 대부분의 대확 및 정출연보단 기업을 가는게 좋음
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- 미국을 중심으로 얘기하는 것이면 빅테크를 가는게 좋을지 모르겠으나 국내라면 다름~ 국내 대기업이 신기술을 개발하거나 기술로 산업을 이끄는 경우가 많지 않고, 초기 급여 부분에서만 더 나은 부분이 있음 (대기업은 급여 상한이 존재). 다만 연구 유연성이라든지, 고용의 안정성, 자율성 이러한 부분에 있어서는 아직까지는 기업이 교수나 정출을 압도하기 어려움~
이제 다들 알지만 대부분의 대확 및 정출연보단 기업을 가는게 좋음
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- 이논리면 미국 mit 교수들은 빅테크 못가서 학교온 루저들인가요?
연구직이 언제부터 워라밸 가성비 좋은 직종이었다고..
회사가고싶으면 본인이 가세요. 연구 계속하고싶은 선후배들 질투해서 급 나누지 말고
이제 다들 알지만 대부분의 대확 및 정출연보단 기업을 가는게 좋음
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- 정출연 망했다 망했다 해도 다들 정출연 선호함 ㅋㅋㅋㅋㅋ지금 정출연 망했다고 선동하는 애들이 그냥 공무원 급 대우로 안정적인 직장에 대기업급 연봉까지 바라는 애들
걍 세금도둑임; 뭐만하면 미국 네셔널랩 ㅇㅈㄹ하면서 미국이랑 비교하고; 뭐 그럼 삼성 직원들도 맨날 엔비디아랑 비교해야지
이제 다들 알지만 대부분의 대확 및 정출연보단 기업을 가는게 좋음
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모델 경량화/최적화 취업
2023.02.24
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경량화: 학습 정확성 유지하면서 추론 속도 및 모델 크기 감소
최적화: 학습 속도 상승 및 정확성 끌어올리기 (k-shot, meta learning 등)
각각 취업 전망이 어떤지 궁금합니다.
모델압축은 NPU 범용화되면 사라질 수도 있는 등 하드웨어 의존도가 높아 보이고, 회사 단위가 새로 만드는 게 아니라 기존 압축 기술가지고 하는 것 같아 보이더라고요(삼성, 네이버 등 제외).
최적화는 시장 변해도 그에 걸맞는 새로운 연구들 지속해서 연구될 것 같은데 어떤가요?
최적화: 학습 속도 상승 및 정확성 끌어올리기 (k-shot, meta learning 등)
각각 취업 전망이 어떤지 궁금합니다.
모델압축은 NPU 범용화되면 사라질 수도 있는 등 하드웨어 의존도가 높아 보이고, 회사 단위가 새로 만드는 게 아니라 기존 압축 기술가지고 하는 것 같아 보이더라고요(삼성, 네이버 등 제외).
최적화는 시장 변해도 그에 걸맞는 새로운 연구들 지속해서 연구될 것 같은데 어떤가요?
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