솔직히 말해서 R&D가 해야하는건 딥러닝/머신러닝 쪽이지 Agent는 R&D영역이 아니라 생각함
개발자/엔지니어 영역이지
R&D가 모델 학습하고 개선한뒤 앙상블을 향태로 주던 뭘하던 딱 서버에 올려주는 역할까지만 하고 그 뒤는 개발자/엔지니어들이 피이프 라인 구축하고 AGENT형태로 서비스를 제공해야하는데 그걸 R&D한테 다 시키고 있음
Tool 가져오고 DB 접근하고 실행하고 WEB 파싱하고 이게 왜 R&D영역임
근데 대부분의 기업들이 모델단을 포기하고 agent만 운영함
그리고 그 agent를 R&D에 다 넘김
ai R&D라면 모델+ agent까지 다해야한다고 생각하는거 같음
그럴수 있지. 대부분 다 agent로 하니깐
근데 차라리 코스트 아낀다고 agent는 커녕 머신러닝만 쓰는 기업이라도 가는게 낫지
대기업 석사 연봉만 아니었으면 여기 있지도 않음. 모델 학습도 안해본지 3년이나 됨
수학같은거 일절 안씀
걍 에이젼트만 주구장창 만지는데 석사 초봉 7700에 뽑고 박사 초봉 1.2로 뽑음 (근데 대기업인데 석사 3명 박사 1명이 끝임 ㅋㅋㅋ)
이게 여기 대기업만의 문제가 아님. 탑티어 대기업(10위 이내) 아니면 다 도찐 개찐임
비젼분야를 가거나 아니면 카카오, 우아한 형제, 네이버 이런데 들어가라
AI 하면 딱 떠올려지는 기업들 있지? 거기빼고 다 등신이라보면 됨
arxiv.org/abs/2601.07651 딥마인드 리서치 사이언티스트도 에이전트 논문 내는데 딥마인드도 등신이였노 ㅋㅋ
지가 하고싶으면 하는건 상관없음
거기는 뭐 나을줄 아냐 ㅋㅋㅋ 네이버 카카오 ㅋㅋㅋ
얘는 왜 이렇게 매번 아는척을 하는지... 다른대기업에 비해 나은건맞지
@딥삣삐1(118.235) 뭐가 나은데? 설명좀 해주면 안되냐?
둘다 별거업ㄹ는거 맞는데? ㅋㅋㅋ 다녀본 사람들은 알지
LG는 어때요?
수요에 따라 움직이는 것일 뿐인데 톱니바퀴가 생각이 많네
자의식 과잉이신듯
전형적인 bayesian이 어쩌고 vae가 어쩌고 하는애들, 실제로 인터뷰 보고 training dynamics같은거 물어보면 아무런 답도 못하다가 땀질질 흘리고 떨어짐. db 접근하는 것 등 엔지니어링, 최적화 하면서 그 속에서 또 연구거리를 찾아낼 수 있는데 너무 고상란거만 원하는거임 그거. llm도 요즘 다른게 중요한게 아니라 엔지니어링이 중요한데 ㅋ
개발도 자바 스프링 만지는 것만 하지 cuda 다루는 그런건 엔씨랑 넥슨이 더 잘한다는게 문제
학계에서 말하는 agent != 요즘업계에서 유행하는 agent
병신새끼 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ