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- 님 애새끼같다는 뜻이요
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- 대학원은 배우는 곳이 아니라 스스로 깨우치는 곳임
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- 배워서 깨우치라고 교수가 있는 거 아님? ㅋㅋㅋ 깨우치기만 하는 곳이면 교수는 왜 있음? 애들 실적 빨아먹으려고?
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- 11. 본인이 정해놓은 기준에 안맞으면 그 사람은 폐급이라생각하고 커뮤니티에 그 기준들을 올려서 공감받고 싶어한다
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59
- 교수도 아닌 사람들이 작당을 벌이는게 맞나요?
그리고 뭐 사실 업무시간말곤 굳이 연락을 의무적으로 받을 이유는 없긴하죠
맘에 안들면 교수가 어련히 내보내겠죠
석사 쫓아내는 방법 있나요?
50
- 칼퇴, 업무시간에만 연락 이런건 기본아님?
그냥 꼰대여서 아니꼬운거 같은데, 석사만 불쌍하네 이상한 랩 들어가서 ㅋㅋㅋ
석사 쫓아내는 방법 있나요?
39
- 자기 수준도 모르는걸 물박사라고 함
박사 6년동안 논문 1개
24
- 헛소리하지마라 현재 LLM은
1. 데이터 정제
2. 모델 스케일링
3. RL 스케일링
이 3개 밖에 없는데
해본적도 없는 놈이 헛소리하고 있냐?
차라리 다른 피지컬 AI나 생성 모델 쪽 하면서 수학이니 뭐니 짓거리면 몰라도 한국까면 잘 나가보이냐?
니가 아무리 헛소리해도 우리 나라 연구력은 미국 중국 바로 다음이다
경제력에 비해 연구력이 얼마나 높은지 생각 못하냐?
딥 시크나 각종 LLM모델 논문 보니까 한국이 왜 ai경쟁에서 뒤쳐지는 지 알겠다
59
- 아는 만큼 보이는법이지
딥 시크나 각종 LLM모델 논문 보니까 한국이 왜 ai경쟁에서 뒤쳐지는 지 알겠다
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- 위 댓글이 벌써부터 틀에 박힌 사고를 보여줌
3개밖에 없다고 하는 것부터 그 외의 것들을 생각해볼만한 여지를 없앰
스케일링만 할거면 연구 왜함?
그냥 gpu만 엄청나게 사가지고 때려박지
그리고 그 1, 2번째는 이미 시간 지난거라고 쳐도 3번째 RL scaling은 올해 딥식에서 R1 공개하면서 대세가 된거고 아직 활발하게 연구가 진행중인데 무슨 당연한 것처럼 묘사하는게...
우리나라 연구 잘하는거는 맞는데 기존꺼를 어떻게 더 잘쓸까에 초점이 맞춰져있지 새로운 패러다임을 제시하는건 못하는거 맞음
애초에 과제에서부터 무슨 기초 기술 연구가 아니라 성능 몇 % 올리는게 목표라고 작성하는게 한국인데
딥 시크나 각종 LLM모델 논문 보니까 한국이 왜 ai경쟁에서 뒤쳐지는 지 알겠다
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- 좋은 선후배동기들을 만나 좋은 논문들 공저자는 꽤 있습니다.
> 인성이 됐네. 6년 헛되지 않았다. 비꼬는거 아니고 정말 인성이 중요.
박사 6년동안 논문 1개
25
- 몇년 안되서 대부분의 분야가 ai한테 대체될텐데 항공 우주랑 비교하면 안되지 ai는 모든 기업들이 사용하고 싶어하는 돈이 되는 분야여서 다들 투자하는거임
AI의 미래는 딱 그거임
20
- 한가지 확실한건 글쓴이분은 ai분야는 아니신것 같아요
ai분야 잘되고 있어서 질투하고 계신것 같아요
AI의 미래는 딱 그거임
27
Cv vs nlp
2023.09.14
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학년이 학년인지라 슬슬 연구분야를 특정해야하는데,,
컴퓨터비전으로 가는것이 맞을지 nlp로 가는것이 맞을지 고민입니다
아직 두 분야 모두 깊게 공부한것은 아니기에 잘은 모르지만 두 분야 모두 충분히 매력적이라고 생각을 하기에 제 흥미보다는 석사만 마친 이후에 취업시장에서 어느 연구분야가 더 유리한지에 중점을 두고 싶네요
석사졸 기준으로 해당 두 분야중 어느 분야가 더 유망할까요?
조언해주시면 감사하겠습니다
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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