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- 오퍼부터 받은 다음 고민하시지요 ㅋㅋㅋㅋ
듀크 vs 미시간 vs 조지아텍
14 - 저걸 미국식 한국식으로 이분화하는 부분부터 박사 후 10년도 아니고,,, 박사 저년차 같은데...
박사 따고 10년 후에 사회 생활 하면서 깨닫게 되는 교수에 대한 팩트
32 - 댓글 왤케 부정적이야 맞말인데 ? 사람 능력 차이 그리 안 큰데.. 인간 관계가 매우 중요하지
소위말하는 "머리좋은 학생"들이 명심해야되는거.
18 - 학부연구생입니다.
저도 최근에 느끼는바로는 llm을 사용하면서 스스로 답답함을 많이 느낍니다.
그래서 최근에 코딩 관련으로 주변에 가장 실력있다고 생각하는 지인에게 이런점을 물어봤습니다.
받은 답변은 공부를 하는거면 다 뜯어보고 손으로 해보는게 맞다고 했고
만들어야하는거면 구글에서 찾아서 붙이거나 llm한테 부탁해서 만들어서 붙이거나라고 했습니다.
주의할점은 전체를 부탁하는게 아니라 부분 부분 만들어서 입출력(뭐가 들어가서 뭐가 나오는지) 확인하고 붙이라고(조립하듯이) 들었습니다.
핵심인 부분만 찾아서 한줄한줄 읽어보라고도 했습니다.
가져와서 쓰는거면 print() 적어서 확인하는식으로 흐름이 어떻게 흘러가는지 파악은 해두라했습니다.
이 방법이 정답인지는 모르겠지만 도움이 되면 좋겠습니다.
AI 학연생 계속 하는 게 맞을까요?
4 - 취지는 좋으나 그건 님이 말씀하시는게 아닌데요... 웃기는 분이네;
박사가 박사에게 겸양을 가지라고 하는거지 이딴 똥글쓰며 그리말하면 되겠습니까?
랄까 애초에 박사가 저학년 무시한다는데 이글은 그냥 자격지심으로 보입니다.
쉽게 말해 고졸이 대졸에게 고졸 무시하지말라고 똥글쓴 수준이라는거죠.
대졸들도 고졸 무시한적 없듯이 석박도 딱히 대졸들 무시한적은 없는데;
학계에 있다고, 학력이나 학벌이 좋다고,
40 - 꺼드럭 거리지 마라.
학계가 산업 덕분에 존재한다면, 산업 역시 학계가 축적한 지식 덕분에 발전한다. 반대로 ai처럼 학계가 하나하나 쌓아 올린 분야도 있다.
서로 의존하는 관계에서 왜 유독 한쪽만 감사하고 봉사해야 하는건지?
대부분의 사람들이 현실에 가로막혀 학계로 안 온 덕분에 우리가 연구를 할 수 있다고? 무슨 현실을 말하는지 모르겠으나 그게 돈뿐이라면 선생께서는 아주 좁은, 그것도 얕디얕은 풀에 속한 사람들만 본 건 아닌지. 리서처들 사이의 가장 큰 벽은 번뜩이는 직관과 지능이다.
산업에 있는 사람들을 존중한다면서, 그들을 현실의 벽 앞에서 학문적 꿈을 포기한 사람으로 묘사하는 것부터가 오만함.
누군가는 운이 좋아 학계에 갔고, 누군가는 그러지 못해 인더스트리에 갔다는 생각 자체가 이미 학계에 우월한 지위를 부여하는 것 아닌가.
겸손을 말하기 전에, 자신의 말에 숨어 있는 우월의식부터 돌아보자. 고작 서울대 인문대 교수의 말에 기대려고 하는 것도 웃긴데
꺼드럭거리지 마라.
학계에 있다고, 학력이나 학벌이 좋다고,
41 - AC하고 있습니다. 사실관계를 명확히 하자면 적어도 AC한테는 비율에 대한 안내가 나온 적 없습니다. Desk rejection 사유가 있어보이는 걸 flag하란 initial check에 대한 안내는 받았고 지난주가 듀였습니다.
비율에 대한 안내가 만약 진짜로 나갔다면 AC 아니라 그 위 SAC한테 나갔을 수는 있겠네요. 개인적으로는 본문처럼 ai slop에 대한 desk reject을 더 적극적으로 해야한다는 것에 공감합니다.
올해 ICLR 리뷰 과정
5 - 그게 좋은 교수 맞는데요? 극단적으로 안좋은 인성 교수들 말고요
좋은 교수와 좋은 연구자는 다른거 같네요
6 - ai 시대에 교수역할이 과제(좋은)따오는 거 말고 남은게 있나
좋은 교수와 좋은 연구자는 다른거 같네요
5 - 이번에 AI쪽 무슨 큰 학회에서 세계 대학교 무슨 순위를 세웠는데, KAIST가 압도적으로 높았어요. (세계3위) / 서울대는 30몇 위.
AI라면 카이스트 추천드립니다.
카이스트 와 서울대
5 - 학부는 서울대 대학원은 카이스트
이게 정석입니다.
학부는 설떨 카는 봤어요 카떨 설합은 없는듯
학부 서울대>카이스트
석/박 카>설
카이스트 와 서울대
5 - AI로 한건 제안방법과 응용이 허술하니? 허술하다 정교하다는 뭐를 기준으로 판별하는지 상세하게 적어야지... ai가 생성한 글처럼 뭔가 밋밋한 결론이네; 전혀 dedicated하지 못해
학회지 논문 AI writing 인지 아닌지 구별 하는 방법 중 하나
7 - 이런 글이야말로 ai 가 생성한 글이라는 것을 알려주는 작성자의 큰그림이 아닐까
학회지 논문 AI writing 인지 아닌지 구별 하는 방법 중 하나
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대학원에 가는게 맞을까요?
2023.04.04

이전부터 개발직군에 대한 낮은 흥미와 주변의 대학원 진학의 추천에 따라 저는 당연하게 대학원을 목표하고 있었습니다.
입대 전 개판이던 학점을 복구하기 위해 어느 정도 노력하여 현재는 120여 명중 석차로 8등까진 올려놨습니다.
그리고 연구 경험을 쌓기 위해 교내의 컴퓨터 비전 연구실에 학부 연구생으로 지원하여 해당 분야의 논문들을 접해보았고, 그 중
가장 영향력이 컸던 논문을 스스로 pytorch 로 구현해 보기도 하였습니다.
하지만 기존의 생각과는 달리, 요즘은 계속 제가 연구의 길을 걷는게 맞을까 의구심이 듭니다.
여러 논문을 접해보아도 어떻게 이것을 발전시킬 수 있으며, 나아가 나는 어떠한 주제로 연구를 하고 싶다 라는 의지가 생긴 적이 없었던 것 같습니다.
처음엔 제가 논문들 중 흥미로웠던 논문의 주제가 ML 이론 쪽이었던 점, 수학에 대한 흥미 등으로 미루어 짐작하여 저와 컴퓨터 비전이 맞지 않다 생각하였습니다.
따라서 6개월 간의 학부 연구생을 마치고 ML 의 활용보단 ML 이론을 파고드는 논문들을 읽어보며, 나의 진정한 흥미가 무엇인가 찾아보고 있었습니다.
분야도 찾을 겸 다양한 연구실들은 무엇을 연구하고 있는지 찾아보던 와중, 제가 과연 연구를 하고 싶은건지, 아니면 그냥 대학원에 진학하기 위해 끼워맞출 분야를 찾고 있는건지 헷갈리더라구요.
김박사넷에 좋은 조언을 주신 분들께서 공통적으로 하신 말들은 본인이 진정으로 연구하고 싶은 주제를 찾으라는데, 현재 저의 마음가짐으론 절대 성공적인 대학원 생활을 하지 못할 것 같아 두렵기도 하네요.
이러한 고민을 겪어보신 분들의 조언이 궁금합니다..
두서없이 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
연구실 뚝딱이가 되지 않기 위한 방법 명예의전당 400 20 82067-
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초보 교수의 통수에 대한 생각 명예의전당 69 10 25436
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2023.04.04
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2023.04.04
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