저자들 중에서도 "함 해볼까?" 해서 이것저것 해보는데, 저자들도 이유는 모르지만 성능이 잘 나와서 "이게 되네?" 싶어서 탑컨퍼에 붙은 논문들도 많을까요?
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댓글 8개
2025.02.16
99%죠.. ㅋㅋㅋ AI 연구의 대부분은 과학이 아니라 공학으로 봐야합니다. 뭐가 어쨌건 기존에 없던게 만들어졌으면 그걸로 된거죠. 그런데 메소드는 이미 다들 아는 그 신경망 구조 이용하는걸로 정해져 있습니다. 그래서 곯머리 싸맬 일 없고 연구하는게 매우 straightforward하죠. 보통 박사레벨은 프로젝트 시작부터 컨퍼런스 서브미션까지 3개월 내에 되던데요.
2025.02.16
그리고 그게 왜 되는지 납득할만한 설명이 뒤따라야 합니다.
옹졸한 에이다 러브레이스*
2025.02.16
학부생도 1년쯤하면 쓸수있는 필드입니다. (우수한학부생이 ai랩 학부연구생일경우)
그래서 상위대학 ai 교수님들은 학생수 늘리면 실적이 선형적으로 올라갑니다. 지도할게 많이없고 테스크도 널리알려져있고 성능나오면 적당히 이유붙이면 어셉되거든요. 펀딩이 실력인 필드일지도.
뻔뻔한 갈릴레오 갈릴레이*
2025.02.16
현실적으로 학부생이 아무말 대잔치해도 교수가 패스 시켜주면 억셉되는게 ai 탑티어입니다
2025.02.17
개인적으로 이게 왜 잘 되는지 의문보다는.
이런 논리로 이렇게 하면 더 잘 될 것이다. 라는 가설을 두고 실험을 합니다. 단순하게 해봤더니 잘된다기 보다는 논리적으로 모두가 납득할 만한 아이디어를 고민하고, 기존의 문제점을 찾고 해결하는 방향의 연구를 하는거죠.
너무 생각없이 연구를 하면 안되고, ai 논문들 무시하기에는 좋은 논문들도 엄청 많습니다 ^^
2025.02.17
반대로 이론이 탄탄해도 성능이 밀리면 가차없이 리젝됨
2025.02.17
그런 경우 많아요. 연구자가 의도한 바와 다르게 성능이 잘 나오는 경우가 종종 있어요
2025.02.19
글쓴분이나 여기 몇몇 댓글들처럼 논문 탑티어에 내면 리젝입니다 결과에 대해 다수 리뷰어가 일정 수준 이상으로 납득할수 있는 이유가 필요합니다
2025.02.16
2025.02.16
2025.02.16
2025.02.16
2025.02.17
2025.02.17
2025.02.17
2025.02.19