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ㅋㅋ 재작년 나온 인용수 거의 1000되는 주요논문읽다가 저자 궁금해서 찾아봣더니 학부생이네

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2023.11.15

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1335

에휴... 난뭐냐 ㅋㅋㅋ

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댓글 8개

2023.11.15

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Decision transformer: Reinforcement learning via sequence modeling
쩨쩨한 피보나치*

2023.11.15

자-살 마렵네. 그런건 왜 찾아봅니까. ㅠㅠ. 저도 최근에 어디 포럼 갔다가 제가 지도했던 학부 인턴이 좋은 랩 들어가서 석사 2학기차인데 뉴립스 oral 페이퍼 1저를 딱 발표하고 있는걸 봤습죠... 자괴감 MAX 입니다

2023.11.16

방법이 없습니다 평생 꽁무니 쫓으면서 가랑이 찢어지는 수 밖에... 그냥 포기하는게 나을 수도

2023.11.16

그러니까 그런 분야를 하지 마세요. 아무리 팬시해보여도 경험과 노하우, 물리적 인프라가 큰 경쟁력이 되지 못하는 분야는 가면갈수록 힘에 부치게 됩니다.

대댓글 3개

2023.11.16

유기화학 합시다ㅋㅋㅋ

2023.11.16

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팬시한 분야라...
물리적 인프라 매우 큰 영향 줍니다. 저 논문도 UCB + Meta + Google 공동으로 나온거고요.

그리고 확실한건 현재
1년, 1년의 경험과 노하우가 가장 큰 가치상승으로 이어지는 분야 아닌가 싶네요.

2023.11.16

지식도 경험도 노하우도 부족한 학부생이 뭔가를 뒤집을수 있는 분야가 무슨 노하우가 중요한 분야란건지 모르겠습니다. 일반적인 분야는 지도교수가 하드캐리해주지 않는 이상 학부생한테서 의미있는 논문은 절대 나오질 않습니다. 타분야에 비해 훨씬 경험과 노하우의 가치가 낮은곳으로 밖에는 안보입니다. 머리 팽팽 돌아가는 젊을때나 해볼만한.. 그리고 저기 논문을 제대로 읽어보진 않았습니다만 뭐 슈퍼컴퓨터 이런게 활용된건가요? 제가 말한 인프라는 장비나 랩 셋업을 의미합니다. 혹시나 데이터같은거 얘기하시는거면.. 그것도 기업 내부에서 비공개로 쓰는거 아니면 공개된거 쓰는거 아닌가요? 누구에게나 제공되는 인프라는 기술적 해자가 되지 못하니 의미가 없습니다.
부지런한 갈릴레오 갈릴레이

IF : 1

2023.11.16

딱 잘라서 하지 말라고는 안하겠습니다만 어느정도 윗 분 말에 공감갑니다. 사실 이 분야는 연륜,경험보다는 적재적소 타이밍에 주목받는 연구 딱 터뜨리는게 더 중요하게 여겨지기도 하고.. 지금이야 계속 인기있고 팽창중이어서 본인이 스타로 올라설 수 있는 전체 TO 자체도 넉넉하지만, 앞으로 아키텍처나 방법론에서 점차 성능의 벽이 생기기 시작하면 잘 모르겠네요. 해당 학부생은 저 타이밍에 딱 맞는 테마를 잡아서 (사실 그것도 엄밀히 말하면 협력기관들에게서 받아온 주제겠죠) 터졌지만 솔직히 앞으로도 그럴 수 있다고 장담할 수 없잖아요.

막상 그렇게 매년마다 내도 계속 또 다른 더 좋은 페이퍼들로 갈아치워지고.. 연구 초년차에는 본인도 쌩쌩하고 한번 스타가 되 보는 길도 손에 잡힐 것만 같고 그렇지만 점차 계속하다보면 글쎄요.. 어쩌다 한 두편 대단한 것 출판했더라도 정말 금방 식습니다. 막말로 정말 레전드급 아니면 당장 본인부터 3-4년전 페이퍼들 쳐다는 보나요?

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