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가장 핫한 댓글은?
- 글쓴이 같은 분과 랩 동료하고 싶지 않아서요
AI 시대에 고생해서 미박 가는 이유?
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- 하하 역시 학계에 있는 분이 아니군요? 지성을 정의해보세요. 그리고나서 지성의 높고 낮음도 정의해보세요. ㅎㅎ
힌트를 드리자면, 애초에 도구보다 뛰어나면 도구를 쓸 이유가 없습니다. 인간은 낫보다 부추를 베는 데에 뛰어난 적이 없습니다. 그렇다고 낫을 활용하는 인간에게 오만하다고 한 적 없습니다.
AI 시대에 고생해서 미박 가는 이유?
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- 연구 열심히 하는 대학이라는게 글의 포인트인데 출신 가수 이름 대서 뭐하나 ㅋㅋㅋ
포스텍은 연구의 진심인 대학입니다.
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- 학부생이 뭣도 모르고 말할가능성이 큽니다. 학부생이면 포닥이 받는 금액이 정확하게 어떻게 되는지, 풀펀딩이라는게 랩에서 나오는걸 말하는건지 아니면 본인 셀프펀딩인건지, 규모가 어느정도인지 등등 주변 한두명한테 줏어 들은내용을 본인이 오해해서 말했을 가능성이 크죠.
해외박사는 풀펀딩 받아도 1년에 1억씩 든다던데....
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- 어려서그렇지뭐
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
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- 그거 아직 역량이 거기 머물러 있을 때라서 그런거예요. 능력치가 높아질수록 얘네들 빨리 가르쳐서 내 손발이 되어주었으면 좋겠다고 생각이 들거예요. 진짜 능력자들은 고작 실험 테크닉 붙들고 유세 떨지 않습니다.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
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- 전 알려줄 필요 없다고 생각합니다
시행착오 겪어서 알아낸걸 그대로 알려주는게 도와주는게 아니라고 봅니다
그렇게 따지면 교수는 본인이 수십년 연구한거 걍 알려주면 되지 심보가 고약해서 안알려주는건 아니자나요
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
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- sos 치면 그때 살짝 팁 주는거지 자기가 다 해논거 다 알려주는거는 상대방 실력에도 별 도움 안되고 알려주는 본인 시간 낭비이기도 하다고 봄
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
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- 본인이 그 능력에 만족해서 그런 것 같아요. 더 나아가고 싶으면 님보다 비슷한 레벨의 인력(어차피 님 방법 보고 따라하는 사람은 님보다 잘하기 힘듦)을 많이 만들어서 옆에서 보조하게 하는게 현명한 겁니다.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
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- 학연생 입장에선 챙겨주시면 감사하긴 해요.. 저도 학연생때 방치형 교수님이여서 석사 과정분께 도움 많이 받았거든요. 본인 연구에 방해되지 않는 선에선 도와주시면 좋을거 같아요
박사생인데 학부연구생들 챙겨줘야 할까
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- 이런 사람도 있고, 저런 사람도 있고... 또한 이미 지나간 일을 어쩌겠습니까...^^;;;
너무 자책하지도 신경쓰지도 마세요^^
인터뷰 망한 후기
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- 아끼다 똥됩니다. 후배들이 언제까지 후배이지 않더군요. 내가 가진 것을 풀면서 그들이 미래에 얻게될 성취를 공유할 생각을 하심이.
다만 사람을 잘 봐야 하더군요. 윈윈이 안되는 사람들이 많고 잘 걸러야 해요.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
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- 크게보자면 님이 실험할때 참고한 각종 논문들은 그 연구자들이 자기 실험실 후배도 아니고, 아무런 연도 없는 연구자들한테 그냥 공짜로 뿌리는 거임. 학문이라는게 그런 무상의 지식공유 시스템에 의해서 돌아감. 논문 내는게 보상이 되니까라고 말 할순 있지만, 그렇게 자기 이득 챙길거면 논문 내는거보다 특허내는게 1순위인 시스템이 되지 않겠음?
그리고 후배한테 인수인계 잘해줬을때, 후배가 나중에 졸업하고 잘 되면 후배 덕을 볼 수 있는거고 안되면 후배 탓이니깐 책임 질 일이 없음. 하지만 인수인계 안했으면 후배가 잘되도 님이랑 관계없고 후배가 잘 안되면 님한테 원망이 쏟아짐. 랩실에 한해선 원한 관계 있는거 아니면 인수인계 안할 이유가 하등 없음.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
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서울대, 카이스트 AI 연구실 모음
2026.01.28
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대학원 진학 과정에서 일일이 연구실 홈페이지 들어가서 정보 확인하기 번거로웠던 경험이 있어서, 여러 연구실들을 한곳에서 볼 수 있으면 좋겠다 싶어 만들어봤습니다.
현재 서울대 AI 대학원, 데이터사이언스 대학원, 카이스트 AI 대학원 연구실들이 포함되어 있습니다.
구성원(석/박사 수, 알럼나이 정보), 최근 3년간 출판 통계, 주요 연구 주제 및 카테고리 등을 보실 수 있습니다.
최대한 검수를 했으나 수집 과정에서 놓치거나 잘못 수집한 정보가 있을 수 있습니다. 잘못된 정보에 대해 알려주시면 빠르게 수정해나가겠습니다.
주기적으로 정보 업데이트하고, 카이스트 CS/EE AI 연구실도 추가해 나갈 예정입니다.
대학원 진학 준비하시는 분들께 조금이나마 도움이 되면 좋겠습니다!
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