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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
7
최근 기술발전의 주체가 대학에서 기업체로 넘어갔다는 생각이 듭니다.
2024.10.11

학자 혼자 수백년간 풀리지 않던 난제를 해결하거나, 심지어 학문의 패러다임을 완전히 바꿔버리는 사례도 드물지만 종종 있었죠.
그런데 21세기로 오면서 현대기술의 주축이 컴퓨터, 그래픽카드, 인공지능과 같은 IT분야에 쏠리게 됐는데
이 분야들은 인력과 자본을 어마어마하게 투자해야 됩니다.
수학, 물리하고는 다르게 그냥 개개인의 머리가 좋은것만으로는 한계가 있어요.
그래픽카드를 예로 들자면, 조그만한 중저가 그래픽카드 하나 설계하는데만 수억달러의 자본과 대학원급 인력 수백명을 몇개월동안 갈아넣어야 됩니다.
엔비디아에서는 인공지능 칩 하나를 연구하는데만 100억 달러를 갈아넣기도 했죠.
그런데 생각을 해봅시다.
현존하는 대학교 소속 연구시설중에 칩 하나 만드는데 100억달러를 갈아넣을수 있는 연구소가 어디에 있을까요?
대한민국의 2025년 R&D 지원금이 26조원입니다.
기업집단 하나에서 대한민국 R&D지원금 절반의 돈을 칩 하나에 갈아넣고 있다는거죠.
그게 가능한 '대학연구소'는 지구상에 존재하지가 않습니다. 오로지 빅테크 기업에 있는 연구소만 가능하죠.
유튜브 추천영상에 종종 어디 대학에서 인공지능논문을 냈다느니.... 구글에서 딥러닝 알고리즘을 개발했다느니....
하면 일반인들은 보통 대학연구랑 기업체 연구를 잘 구분하려 하지 않습니다.
그들이 보기에는 둘다 대단해보이니까요.
하지만 실제로는 빅테크기업과 대학연구소는 발견한 기술부터 연구역량까지 매우 차이납니다.
현대기술발전을 주도하고 있는건 이미 대학연구소가 아니에요
연구실을 옮기는 것에 대하여 명예의전당 168 33 34183-
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2024.10.11
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