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- NLP 분야에서 연구중인 사람인데, 어느정도 공감합니다...저도 이 분야에 있지만 좀 안타깝기도 합니다.
예를들어, 이 분야는 co-work 이 훨씬 많다고 생각되는데 논문이 오로지 연구만을 위한 co-work 보다는 일종의 비즈니스 수단같다는 생각도 합니다. 그리고 저널논문보다는 짧은 페이퍼/컨퍼런스 중심이라 솔직히 논문의 개수 자체가 불어나는게 타 분야보다 쉬워서 ... 겉으로 보여지는 뻥튀기가 분명히 있죠.
산업적으로도 잘 나가는 분야다 보니 교수님들도 돈을 많이 벌고자하는 욕심있는분들도 많이 봤습니다.
사실 이 분야자체가, 근본하고는 완전히 정반대에 있는 분야다 보니 유독 더 그런 것 같아요... 또한 논문도 정말 주목을 많이 받는 best paper 급을 제외하면 대부분의 논문들은 제대로 설명도 안되는 논문이 큽니다. 재현성도 마찬가지고요.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 자네나 논문이나 열심히 하시게나.. 과제와 평판이라는 개념을 혹시나 임용 후에 접하거든 깨우침이 있기를.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 위로의 말을 전합니다. 상당히 높은 확률로 교수 본인이 저렇게 손 올라가는 교수 아래서 학위과정이나 포닥을 했을겁니다. 과거에는 폭행이라는 인식 자체가 없었을거고, 그 기억을 아직도 가지고 있을겁니다.
하지만 시대가 변했습니다. 어떠한 상황과 맥락이 있더라도 상대의 동의 없는 신체접촉, 그리고 단순 접촉을 넘은 폭력은 용인될수도 없고, 용인되어서도 안됩니다. 시대의 흐름에 뒤쳐진 가치관을 가지고 있다는 것은 참작의 여지가 되지 못합니다. 상당히 심각한 문제이고 큰 문제로 삼으셔도 될만한 일입니다. 만약을 대비해서 진단서 떼고, 날짜가 기록되는 매체로 순간의 감정과 상황을 꼼꼼히 기록해두면 좋겠습니다.
그리고 업계가 좁다는 이유로 피해자가 참고 넘어가려는 경향이 분명히 있고, 그걸 선택하는 것도 당연한 일입니다. 아무튼 잘 고민하셔서 본인에게 최대한의 이득, 정신적이건 물질적이건, 이 되는 방향을 선택하세요.
교수님한테 맞았어요
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- 근데 A 얘긴 왜한거야? ?
교수님한테 맞았어요
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- 원칙적으로는 모든 데이터는 연구실, 지도교수 소유라...
두고 나와서 본인한텐 없다고 하시죠.
2월에 석사 졸업했는데 갑작스레 연락이 와서;;
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- 졸업 전에 raw data는 실험실에 남겨두고 떠나야 합니다. 기분에 따라 결정할 사안이 아닙니다. 논문 저자 얘기는 그 다음입니다. 게다가 이미 출판된 논문의 데이터를 요청하는 것이니 안 줄 이유가 없습니다.
2월에 석사 졸업했는데 갑작스레 연락이 와서;;
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- ai 논문은 상위 0.01% 제외한 나머지는
스펙꾸미기, 스펙뻥튀기, 해외여행, 비즈니스, 정치질 맞습니다
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 논문이나 쓰쇼.. 혼자선 상위 10%는 커녕 Q1도 못 쓸 애들이 꼭.. 교수, 연구실 빨로 좋은데 한 두 개 내고 NCS가 어쩌고 자매지가 어쩌고.. 상위 5% 이하 연구는 취급도 안하고.. ㅉㅉㅉ
한국 교수들 논문보면 나만 현타오나
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- 혹시 지능이 조금 떨어지시나요?
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- "MIT 박사“ ”미시간 박사“ ”퍼듀 박사“
”버팔로 대학교 박사“
”시라큐스 대학교 박사“
,,,,
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 이게 진심이라면 참 불쌍하고 빈곤한 가치관이네요..
정상적인 학자로서는 박사 타이틀 앞에 어느 대학이 붙어있는지 궁금한 게 아니라
박사 타이틀을 달고 무슨 연구를 하고 있는지가 궁금할 것 같네요.
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 잡마켓 안나가보신 것 같은데, 잡마켓에서 제일 먼저 보는 것이 PhD Pedigree 입니다. 소위 탑스쿨, 탑20를 나왔는지 아닌지요. 그 다음에 PI 이름, 그 다음에 논문이력을 봅니다.
말씀하신대로 실력이 제일 중요하지요. 근데 탑스쿨 나온 사람이 실력이 안 좋을리가 없거든요. 그래서 좀 더 아랫단계의 대학을 졸업하면 탑스쿨 나온사람보다 더 많은, 더 좋은 논문 이력이 필요합니다.
밸런스 게임으로 학교랭킹, PI명성, 내 논문 실적만 고르라면 내 논문실적 > PI 명성 > 학교랭킹 순으로 고르겠지만, 학교랭킹 좋은 애들이 PI도 좋은 사람일테고 논문도 좋은 경우가 많기 때문에 큰 의미가 없습니다.
여튼 이미 들어간 학교라면 열심히 논문실적 채우는 것이 답이고, 학교 간판 운운하는 탑스쿨 학생들은 논문실적 없어서 그거라도 운운하는 것이니 무시하셔도 됩니다. 모두 화이팅입니다 !!
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 이런 글을 볼 때 마다 1년 전 저를 보는 것 같아서 답답해서 댓글 남깁니다.
미국 대학원 입시 그것도 박사 입시는 한국 입시랑 정말 달라서 MIT, Stanford를 붙을 실력의 학생이면 당연히 Georgia Tech, UIUC를 붙고 하는 그런 원리가 아닙니다. 즉 반대로 이야기해서 소위 말하는 대학 랭킹에서 아래에 있는 대학교를 다 떨어지고도 탑스쿨을 붙을 수도 있습니다.
그 이유는 박사를 뽑는 기준이 리서치 핏, 추천서, 컨택 및 인터뷰시 분위기, 학점 등등 한국의 수능 처럼 정량적으로 측정할 수 없는 요소로 선발하기 때문입니다.
또한 탑스쿨에 합격할 스펙이 아니라고 말씀드리고 Top 10 아래 부터 쓰라고 말씀드리면 정말로 그렇게 지원하실 건가요? 탑스쿨만 쓸지 50위권 밖의 학교까지 쓸 지 고민하는 것도 아니고... Top 10 학교는 그 어떤 지원자가 와도 그의 합격 가능성을 알 수도, 알 필요도 없다고 생각합니다. 그 시간에 컨택에 집중하시고 SOP/CV 작성에 최선을 다하시다가 지원하시면 됩니다.
감히 조언을 드리자면 최대한 많은 학교 교수님들께 컨택을 하시고 본인에게 관심이 있어 보이는 학교/교수님에게 지원을 하시면 면접도 못 보고 원서비를 날리는 낭패를 예방하실 수는 있습니다. 그리고 학교도 위에서 언습하신 Top 10 학교만 지원하지 말고 원서비 예산이 허용하는한 최대한 다양하게 (탑 20 밖) 쓰시는게 멘탈 관리 그리고 면접 연습 등 여러모로 도움이 많이 됩니다.
마지막으로 언급해 주신 비슷한 분야 비슷한 스펙 (학점 3점대 극후반, 탑컨퍼 1저자 논문)으로 이번에 UC Berkeley (석사 후), Michigan (다박) 가는 사람도 있고요 Top 10만 썼다가 다 떨어지고 재수하는 친구도 있네요. 아시다시피 ML/AI 분야는 경쟁이 정말 치열해서 다들 탑티어 학회 논문 하나쯤은 있어서 더더욱 리서치 핏 및 컨택이 중요합니다.
저도 운 좋게 올해 탑스쿨로 가지만 작년에 이런 고민하면서 낭비한 시간이 후회되네요. 화이팅입니다.
Computer Architecture 분야 미국 박사
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