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- 님 애새끼같다는 뜻이요
친구 학점 3.5인데 서울대 컨택이 되었다던데 거짓말..?
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- 고사리 손도 아쉬운 상황이면 받으시고 다른 학생들 데리고도 연구실 그럭저럭 꾸릴 수 있다면 받지 마세요. 저같으면 안 받습니다. 교수가 느끼는 스트레스 중 열심히 하지 않는 학생들에 대한 스트레스가 가장 큽니다.
학부 인턴 잘라버릴까요
27
- 대학원은 배우는 곳이 아니라 스스로 깨우치는 곳임
폐급 대학원생 특징 정리
39
- 배워서 깨우치라고 교수가 있는 거 아님? ㅋㅋㅋ 깨우치기만 하는 곳이면 교수는 왜 있음? 애들 실적 빨아먹으려고?
폐급 대학원생 특징 정리
53
- 11. 본인이 정해놓은 기준에 안맞으면 그 사람은 폐급이라생각하고 커뮤니티에 그 기준들을 올려서 공감받고 싶어한다
폐급 대학원생 특징 정리
56
- 이런 식으로 글 쓰는 사람들 저의가 뭘까요? 그냥 YK 적응 못해서 카이 가신 분 인 것 같은데 카이 입장에서 봐도 굳이 이렇게 글을 쓸까 싶네요. 저도 YK 있다가 주제 맞춰서 카이 온 입장이지만 YK가 다 그런 건 아니예요. 글쓴님 자신에게 맞지 않는다고 다 나쁜 곳은 아니예요.
yk에 있다가 카이 가니까 천국이 따로 없다
39
- 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?
47
- 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?
24
- 스스로 깨우치려면 진짜 왜 감? ㅋㅋㅋㅋ 그럼 교수가 필요없지 않음? 연구실은 왜있고?ㅋㅋㅋ
폐급 대학원생 특징 정리
23
- 칼퇴, 업무시간에만 연락 이런건 기본아님?
그냥 꼰대여서 아니꼬운거 같은데, 석사만 불쌍하네 이상한 랩 들어가서 ㅋㅋㅋ
석사 쫓아내는 방법 있나요?
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- 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
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- 아는 만큼 보이는법이지
딥 시크나 각종 LLM모델 논문 보니까 한국이 왜 ai경쟁에서 뒤쳐지는 지 알겠다
31
- 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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컨택 메일 보내고, 교수님과 통화했습니다
2024.07.07
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답변 메일을 보낸 후 교수님께서 전화를 주셔서 받았는데,
석차나 이런건 괜찮고 3달 뒤에 전공 면접 준비를 잘 하라고 하십니다. 이런 저런 문제가 나올 수 있고 그런 얘기요.
뭔가 붙은 건 아니고, 후보군에 있는 거 같은 그런 느낌입니다.
근데 만약 10월달 면접에서 떨어지면, 그때는 다른 연구실 컨택도 안되는 시기인데 너무 불확실성이 크다는 생각이 드네요.
지금 컨택한 연구실도 정말 가고싶은 연구실은 맞지만, 이런 불확실성을 감당하느니 차라리 확실한 TO를 보장해주는 다른 랩으로 가야하나 싶습니다.
선배님들께선 이런 상황에 어떻게 대처하실 지 여쭤보고 싶습니다.
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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