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가장 핫한 댓글은?
- 역시 돈이 있어야 하는구나는 ㅋㅋ 님이 받는 인건비, 님이 쓰는 재료비는 그냥 학교에서 연구하라고 공짜로 주는줄 알았음? 학생들은 인건비, 재료비가 그냥 원래 있는줄 알고 크게 신경 안 쓰던데 그거 다 교수들이 개빡시게 따와야되는거임
대학원와서 가장 충격적이었던 건
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- 댓글 좀 많이 공격적이시네들.
AI 유행한지 얼마 안지나서, 담당 공뭔들이랑 윗대가리들이 잘 몰라서 걍 요즘 유행하는 있어보이는거 뽑느라 그런거임. 돈 벌려면 어쩔 수 없긴 하지만, 불필요한 일거리를 늘리고 전체적인 학계의 기조가 왜곡되어 보이게 만드는건 맞긴 함.
다만 유행따라서 펀딩 따오고, 내 연구는 별개로 해야지 라는 태도도 문제가 좀 있다고 생각함. 해보면 알겠지만, 유행따라서 잘 알지도 못하는거 펀딩 따오면 꼭 어디서 하나는 문제가 터짐. 나랏돈 받아먹는게 쉬운게 아닌 사실을 깨닫고, 수습하는동안 연구 하나도 못하고 펀딩도 못따고, 이후에 다시 따려면 학계에서 뒤쳐져버려서 다시 유행하는 주제로 펀딩 따오고... 악순환만 남음. 대비를 존나 철저히 하던가 해야함.
대학원와서 가장 충격적이었던 건
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- 설마 돈 따려고 어거지로 제안서에 가져다 붙일 줄은 몰랐지요 ㅋㅋㅋ
그래서 항상 교수님의 노고에는 감사할 따름입니다.
대학원와서 가장 충격적이었던 건
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- 그들도 ai시대에서 먹고살아야 하기때문에 그렇게 할수 있죠 뭘 열을 내고 그러시나요
어짜피 그들이 할 수 있는 것들은 한정적이고 실제 ai연구자들이 할일은 아직도 무궁무진합니다
그들이 ai쪽을 건들이는 행위가 화가 난다면 본인도 그정도 수준에서 ai를 하고 있기 때문이거나 분노 조절 장애로밖에 보이지 않습니다
비전공자들 AI 한다고 그만 나대라
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- 처음오면모를수도있지 개띠껍게말하네 ㅋㅋ 누적신고20개 이유알겠다
대학원와서 가장 충격적이었던 건
20
- 내 지도 교수랑 비슷하네. 저런 연구실이 더 짜증나는게 어디가서 하소연도 못함. 폭언을 들은 것도 아니고, 폭행을 당한 것도 아닐 뿐더러 졸업 가지고 장난질 치는 것도 아니라서 ㅋㅋㅋㅋㅋ 대학원생이 연구 지도가 없다는게 불만인 것도 웃긴데, 돌아오는 위로라는게 "지도는 사실 우리도 잘 못받아 ㅎㅎ;" 이딴 말인게 걍 대학원 현실 보여주는거 같아서 참담할 뿐
지도는 안하고, 박사 3년 졸업시키는 교수
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- 나 지거국 교순데 학생 연구 지도 진짜 열심히 해주거든? 우리 랩으로 올래? 그건 또 싫지? ㅋㅋㅋ 열심히 다녀라
지도는 안하고, 박사 3년 졸업시키는 교수
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- 작성자님 케이스와는 다르지만 현 5~60대 교수들 머리 굳어서 연구 지도 안/못하고 자동사냥만 돌리는 경우 엄청 많습니다. 심지어 실적 욕심은 많아서 졸업도 일찍 안시켜줍니다. 물론 교수한테 제대로 된 연구 지도를 기대하는 작성자님이 잘못된 건 전혀 아니지만, 그만두고 다른 연구실로 간다고 해서 상황이 개선될 확률은 높지 않다고 봅니다.
지도는 안하고, 박사 3년 졸업시키는 교수
11
- 서울대 가세요.
학부는 종합대학 하세요. (k를 미리 가본 입장에서 조언드림)
일단 학부생활해보면서 마음 바뀌는 경우 정말 많습니다. 기업 가고 싶어질수도 있고, 전문직으로 가고 싶어질수도, 스타트업 등등
이럴 때는 종합대에서 다양한 학우들을 만나고 경험하는 게 큰 자산이 됩니다.
나중에 졸업 시점에도 연구가 하고 싶고, 대학원 가고 싶으면 그때 다시 서울대갈지 kaist 갈지 고민해도 됩니다.
다시 말씀 드립니다. 학부는 종합대 가세요.
KAIST/서울대 학부 진학, 어디가 좋을까요?
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- 그래도 졸업 시키는 것 자체가 너무 좋은건데 그걸 모르네..
지도는 안하고, 박사 3년 졸업시키는 교수
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- 애초에 카이스트는 학부용 학교 시작이 아니긴함.
KAIST/서울대 학부 진학, 어디가 좋을까요?
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- 집이 대전이거나 대전에 가까우면 카이스트
서울근교라면 서울대
어차피 어딜가나 학벌로 딸릴일은 없음
근데 나라면 서울대갈듯 서울에 있다는게 진짜진짜 큰 요소임
KAIST/서울대 학부 진학, 어디가 좋을까요?
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- 배가 불렀다고 밖에 못하겠는걸
학부생인데 교수님이 sci논문 써보자고 합니다.
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개인적으로 LLM 연구는 이게 딱 맞다고 생각함
2025.12.17
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LLM 연구도 재현성 이슈 해결 전까지는 다른 딥러닝 연구보다 한 급간 낮게 보는 게 맞다고 봄
대신 LLM 연구는 케이스 스터디(실패했든 성공했든 성능이 0.001%p 올랐든 논문으로 올려서 보고하는 것)를 인정하고 널리 장려할 필요성이 있음 그래야 그 증례 보고들 모아서 더 좋은 논문을 쓸 수 있지
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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