딥 시크나 각종 LLM모델 논문 보니까 한국이 왜 ai경쟁에서 뒤쳐지는 지 알겠다

2025.08.03

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하드웨어가 중요한게 아니라

기초 수학 + CS 지식이 훨씬 중요함

한국은 둘 다 젬병임

일단 경쟁력 키울려면

중고딩때 무의미한 변형 문제풀이부터 없애고

진짜 추상적인 수학 공부를 해야하는데

멍청이들을 위한 문제풀이 공부를 하고있음

수능4점 잘 풀면 뭐하냐?

정답이 주어지지 않은 난제에 수학적 지식을 활용해서

문제해결을 하는 능력 자체가 없는수준인데

트랜스포머 모델이나 역전파 개념

받아들이는 건 쉬워도

그걸 고안해내는건 엄청나게 어려운거임

마치 F = ma 처럼

트랜스포머나 역전파는 논문이라도 공개가 되지

현재나 미래의 기술은 논문공개도 안되는데

한국이 ai 경쟁 따라갈 수나 있을라나

지금 교수나 학생 인재풀로는 무리라고 본다

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댓글 9개

2025.08.03

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?

대댓글 3개

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2025.08.04

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

대댓글 4개

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