머신러닝의 논문 갯수에 대하여..

요즘 새로운 세상이 도래한 것 같습니다

llm 의 도움을 받은 코드, 작문이 1년 전만해도 크게 무시받는 수준이었는데
코드는 많이 대체한 수준이고
작문도 똑똑하게 쓰면 거의 분간하기 힘든 수준입니다 이제는

그래서 그런지 논문의 절대적인 갯수가 극단적으로 늘어났습니다.
솔직히 말해서, 논문의 수준이 낮은 것이 수 없이 많이 보이기는 하지만 (즉 논문의 하방은 낮아졌으나)
상위 25% 의 논문 질만 보고 나면 오히려 올라간 느낌입니다.

이전에는 1저자 논문 몇 개, 2저자 논문 몇 개가 중요한 지표였지만
이제는 더더욱 의미가 없어진 느낌입니다.

특히 2-3 저자도 주요한 기여였다고 믿어지는 과거와 다르게 이제는 진지하게 이 사람이 과연 클로드 코드보다 기여를 했다고 볼 수 있을까? 라는 본질적인 의문이 따라올 수 밖에 없는 것 같습니다.

대학원생 입장에서는 논문 한 두 개 있는 것이 더 중요하다고 느껴질 수 있습니다.
하지만 중요한 것은, 박사는 박사의 실력을 알아본다는 것입니다. 여러분도 느껴지지 않나요?

아무리 주요 학회에 붙어있는 논문이라해도, 대충 skim만 하면 이 연구의 난이도, 논문의 수준이 별 노력없이 바로 알아차릴 수 있습니다.

논문의 갯수가 중요하지 않다고는 말 안하겠습니다.

하지만 중요한 논문, 어려운 논문 하나의 여부는 매우 중요합니다.

그리고 그 여부는 머신러닝 이론을 깊게 이해하냐에 크게 갈립니다.

너무 다급하게 논문 실적 하나 두 개를 올리려고 하기 보다는 본질적인 공부를 해보세요..