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- 가장 빡센게 EE,CE이고 나머지 공대들은 그닥 안빡셈. 그리고 EECE랑 경쟁률 비슷한게 수학과임. 미국 대학들 graduate admission 통계 공개하는곳 있음 뇌피셜이 아니라 통계를 봅시다 대학원생이면
서성한에서 미국 명문대 유학 가능한가요?
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- 조금 변형했고 AI가 다 작성했으면 연구실 동료분께 글쓴이님과 AI가 공저자냐고 물어보시는게 좋을듯 합니다
AI시대에 학회나 세미나에서 발표를 해도 될까요
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- 얄짤 없이 리뷰를 주는 편 이긴 하지만, 매해 Gold Reviewer 로 선정은 될 정도로 엄격하게 논문 심사 공정하게 했습니다.
참고로 AC 나 SAC입장에서는 저 같은 테크니컬 오류 봐주는 리뷰어를 선호 한다고 생각 되네요. 어쨋든 수학적 오류가 있는 논문이 사회로 나가게 되는 거는 막아주는 테크니컬 리뷰어의 역할은 필요하다고 생각 합니다.
NeurIPS 2026 리뷰 후 느낌
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- 집요하게 파고드는 리뷰어는 매우 감사한 분들임. 연구의 퀄리티를 한층 더 올릴 수 있고 내 연구 시야가 넓어지는 계기가 되는데, 이건 연구 활동하면서 쉽게 얻게 되는 기회가 아님. 별 말 같지도 않은 소리 하면서 리젝 때리는게 문제지. 이렇게 성실한 리뷰어로 인해 리젝되면 반성하고 앞으로의 연구에 정진하면 될 문제임. 댓글러의 사고 방식은 고칠 필요가 있음.
NeurIPS 2026 리뷰 후 느낌
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- 분야도 다르고 장비나 뭐나 다 집에서 사서 했다? ...
제 생각에 교수님이 그러신건 님이 객기넘치고 답없어서 그런거같아요.
그리고 논문 하나 했다고 인생에 큰거 아니고, 그냥 한 번 한거니 메타인지 어느정도는 하셔야해요.
학부 2학년 단독저자로 논문 투고 했습니다
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- 교수가 자기 이름 빼라한 이유 = 똥 피하기
학부 2학년 단독저자로 논문 투고 했습니다
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- 저는 학부 3학년 시절에 단독투고했고 Minor Revision 받고 고쳐서 등재했던 기억이 있습니다.
어느 저널인지는 모르겠으나, Predatory 아닌 이상 아마 좋게나와도 Minor Revision일겁니다.
처음 쓴 논문이면 글 쓰임새나 용어 적는 방식만 봐도 초짜 티가 팍 날껀데 교수가 최소한의 첨삭도 안해줬고 이름까지 빼라했으면 진짜 잘 쓴건 아닐거고 그냥 똥 피한거일 가능성이 높아보이긴 하네요.
학자의 길을 생각하는거면 어차피 논문은 질리도록 쓰게 될거고, 그냥 도전에 의의를 두세요. 데스크 리젝 안나면 잘한겁니다~
학부 2학년 단독저자로 논문 투고 했습니다
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- 내년에 28살 여자 석사 진학이라는 글 쓸거 같으면 가삼
27살 여자 석사 진학
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- 일단.. 지잡대 타대생인것과 작금의 상황은 아무 상관이 없습니다. 그 사람이 이상한거지 출신 대학으로 뭔가 더 나쁘게 보시는 것은 옳지 않구요.
그리고 카톡이나 인스타 프사를 저장한다거나 놀러가자고 연락하는거 자체로 죄가 되지는 않으니까 그걸로 경찰 신고 같은거 하기도 좀 애매하고.. 물론 거절의사를 표현했는데도 반복적으로 연락하는거면 또 모르겠지만 애매한 것은 사실입니다.
저라면.. 본인이 연구실 사람들과 충분한 관계를 쌓아뒀다면 우선 연구실 여성분들에게 주의하라고 언질을 줄거같습니다. 프사 캡쳐해둔다 같은 이야기는 일단 하지 않고, 그냥 요즘 그분이 여학생들에게 좀 추근덕댄다는 말을 많이 들어서 좀 거리 두는게 좋겠다 정도로 말해둘거같아요.
그리고 연구 집중 안하고 외부 동아리 좋아하는거야 본인 사생활이고, 프사나 대화내역 캡쳐해두는건 기분 나쁘긴 한데 직접피해는 아니니까.. 일단 여학생들에게 주의하라고 얘기 해놓고 이후에 뭔가 거절 했는데도 반복적으로 연락이 와서 일상에 지장이 간다거나, 혹은 부적절한 말을 한다거나 하는 약간이라도 진짜 피해가 생기면 여학생들 투서 모아서 증거랑 같이 교수님한테 말씀드릴거같네요.
연구실 물 흐리는 신입생 어떻게 해야할까요?
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- 지잡대라서 그런거임. 멀쩡한 대학이면 자기 대학 동문에 먹칠하기 싫어서라도 안그래요
연구실 물 흐리는 신입생 어떻게 해야할까요?
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- ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
1, 3 실제로 attention mechanism은 벡터의 프로젝션처럼 연산되는게 맞음. 다차원 배열이 실제로 텐서가 맞는데 무슨? 물론 텐서에 선형 변환 하나로 변환되면 일반 일차텐서에 가깝겠지만 미분기하 수준의 변환은 아니더라도 텐서처럼 다루는게 맞음. 딴거도 아니고 attention / memory / learning 이런거로 태클거는건 ㅋㅋㅋ;;; 당시 nlp에서 long-term memory 극복을 위한 맥락도 모름, 인공지능 지식과 수학적 지식도 둘다 제대로 없는거 같음
2. LLM은 데이터를 외우는게 아니라 데이터의 분포를 학습하는거임. 말대로 완전히 ood인 단어나 문장은 불가능하지만, in-distribution의 long-tail에 걸쳐있는 단어는 비교적 새로운 단어에 가까울 확률이 있음. 그리고 완전 새로운 소설이 탄생가능할 정도면 AGI는 그냥 딸깍이었겠지 그냥 생성형 모델 자체도 모르는것으로 보임
4. 뭔 개소리하는거임 이건
5. 애초에 트랜스포머 자체가 CNN이나 MLP 기존의 inductive bias가 없기떄문에 scaling이 가능했던 점에서 현재 많은 대형 모델의 백본이 되었고 대체가 안되는 것이고. 기본 트랜스포머 구현은 별로 안어려움;; 당연히 모델을 크게 만들었으니까 그런 요소가 중요한거지
딱봐도 통계좀 배운 문과생이 gpt 돌린 수준인거 같은데, 자아가 ㅈㄴ 비대하시네
논문 요약! Attention Is All You Need
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- MDPI, SCOPUS, KCI는 실적 아니고, SCI 1저자 Q1 두편이면 나쁘진 않은데 그냥 평균보다 잘하는거. 알다시피 에너지 분야는 논문이 쏟아져 나오는중임. 지방 잡대라는 페널티를 뛰어넘을 실적은 아님.
박사과정 4년차 고민...
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- 피어리뷰를 하는게 그런걸 거르라고 하는건데 피어리뷰를 거쳤음에도 accept 됐다는건 높든 낮든 학술적인 가치를 가지고 있다는거 아닐까요.
제일 운이 나쁜건 리젝이 아니라
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제일 운이 나쁜건 리젝이 아니라
2026.06.22
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요즘도 있는지 모르겠는데 라떼는 한창 수시 입학사정관 열풍 불 때 고등학생들이 대학 가려고 어중이 떠중이 논문 쓰거나 하던 것들 있었습니다. 지금 생각하면 참으로 무모하고 어리석은 일들이었습니다
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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