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가장 핫한 댓글은?
- 원칙적으로 1저자는 글쓰기 기준입니다
위의 댓글들은 뭣도 모르는 것 같구요
적어주신 기여 비율이 사실이라면 꼭 글쓰기가 아니라 다른 부분들을 봐서도 충분히 공동 1저자 가능합니다
다만 연차가 낮아 본인의 기여 퍼센트를 객관적으로 파악했는지는 의심이 드네요
보통 연차가 낮으면 객관적으로 보지 못하고 본인한테 유리하게 판단하고 억울해하는 경우가 많아서요
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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- 저는 외국 사는데 연봉 낮고 대우 안좋아도 연구에 진짜 미친 오타쿠들이 가는게 정출연이라고 생각합니다 .사기업 급 맞춰줘라, 워라밸 갖춰줘라 따지면 끝이 없죠.
실제로 지금 제가 있는 국가도 박사들이 가는 탑정출연 연봉이 사기업 학사졸들의 반토막입니다.
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- 닥치고 다녀라? 다른곳도 그렇다? 당신같은 사람들때문에 사회가 문제가 생기는 겁니다. 다 그런 상황이면 누가 머라합니까. 0.33 사태만 보더라도 글은 읽은건가요? 기득권의 사다리 걷어 차기 이야기중인데 본질 파악부터 다시하시길바랍니다.
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- 저는 갠적으로 위대가리도 내리는게 맞다고 생각하는데 이미 올린걸 내리는건 힘들다고 봅니다
그럼 생각해봅시다. 병사월급을 올렸더니 부사관 장교들이 박탈감 느낀다고 월급 올려달라고 하고, 이제는 공무원까지 월급 올려달라고 합니다. 이 모든 사람의 월급을 올려주는게 맞을까요? 그러면 다른 국민은 어떻게 생각할까요?
세금으로 운영하는 곳이란 자각을 좀 가지세요
아니면 사기업 가던가요
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AI 전공자에게 질문
건강한 존 케인즈*
2021.06.21
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SCORE-BASED GENERATIVE MODELING THROUGH STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS
논문을 읽고 있는데, 갑자기 아래 같은 생각이 들더라고.
근데 내가 AI에 관해 엄청 전문적인 지식이 있는건 아닌거 같아 전공자에게 물어보고 싶어서.
AI 초창기 연구는 최적화, 튜닝 같은 공학에 가깝다고 생각했는데,
요즘 내가 읽고 있는 논문은 사실상 수학/통계/물리 같은 자연과학의 느낌이 나더라고.
굳이 분류를 해보자면 '이론 통계' 혹은 '통계 물리 응용'?
퓨샷러닝, 메타학습 등 내가 생각하기엔 여전히 공학 측면의 느낌이 물씬 나는 분야도 있지만..
점점 가면 갈수록 확률론적 사고에 기반을 둔 통계적 모델링에 가까워지는 거 같은데.
이런 학문이 CS로 분류가 되는게 맞는건가?
신경망을 학습하려면 강력한 하드웨어, 능숙한 코딩 능력이 필요해서,
CS에서 기원한게 자연스러워 보이긴하는데 요즘 읽는 논문은 CS 논문으로 보는게 맞나 싶어서.
논문을 읽고 있는데, 갑자기 아래 같은 생각이 들더라고.
근데 내가 AI에 관해 엄청 전문적인 지식이 있는건 아닌거 같아 전공자에게 물어보고 싶어서.
AI 초창기 연구는 최적화, 튜닝 같은 공학에 가깝다고 생각했는데,
요즘 내가 읽고 있는 논문은 사실상 수학/통계/물리 같은 자연과학의 느낌이 나더라고.
굳이 분류를 해보자면 '이론 통계' 혹은 '통계 물리 응용'?
퓨샷러닝, 메타학습 등 내가 생각하기엔 여전히 공학 측면의 느낌이 물씬 나는 분야도 있지만..
점점 가면 갈수록 확률론적 사고에 기반을 둔 통계적 모델링에 가까워지는 거 같은데.
이런 학문이 CS로 분류가 되는게 맞는건가?
신경망을 학습하려면 강력한 하드웨어, 능숙한 코딩 능력이 필요해서,
CS에서 기원한게 자연스러워 보이긴하는데 요즘 읽는 논문은 CS 논문으로 보는게 맞나 싶어서.
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