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- 배워서 깨우치라고 교수가 있는 거 아님? ㅋㅋㅋ 깨우치기만 하는 곳이면 교수는 왜 있음? 애들 실적 빨아먹으려고?
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55
- 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
- 작당은 좀 나쁜 말이고, 연구실이 무슨 큰 단체도 아니고 소규모 인원이 비협조적으로 나온다면 내부적으로 타격이 크겠죠?
의견 취합이라고 보는게 좋을 듯 합니다.
업무 시간 말고 굳이 연락 받을 의무는 없으나, 긴급한 상황이라는 것이 있으니 '요청' 정도는 할 수 있는 연락망이 있어야죠...
갑작스런 PI의 의견 전달은 어떻게 전달합니까?
내용 보아하니 업무를 효율적으로 끝내는 사람도 아니라고 하네요.
석사 쫓아내는 방법 있나요?
25
- 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
21
- 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
55
- 아는 만큼 보이는법이지
딥 시크나 각종 LLM모델 논문 보니까 한국이 왜 ai경쟁에서 뒤쳐지는 지 알겠다
32
- 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
24
- 좋은 선후배동기들을 만나 좋은 논문들 공저자는 꽤 있습니다.
> 인성이 됐네. 6년 헛되지 않았다. 비꼬는거 아니고 정말 인성이 중요.
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- 한가지 확실한건 글쓴이분은 ai분야는 아니신것 같아요
ai분야 잘되고 있어서 질투하고 계신것 같아요
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교수임용에 있어 학부, 대학원, 논문실적, 경력의 비율이 어느정도 일까요?
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경험이 있으시다면 나누어주시면 감사하겠습니다.
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2024.01.16
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