논문읽다보면 결국 다 아키텍쳐를 어떻게 구성했고, 이걸 어떻게 구현했는지 방법론에 대한 이야기이고,

논문에 따라 그 원리를 증명하는 논문도 많은데,

이렇게 논문과 코드를 읽어도 휘발성이 강해서 막상 AI엔지니어링 업무에 시도해 보고, 결과 비교할때, 다시 찾아보거나 해야하는데,

그 쯤되면 더 좋거나 새로운 방법과 아키텍쳐가 쏟아지니

뭘 여기서 인사이트를 얻어야하는지 모르겠음

더 좋다는 아키텍쳐라는 말도 웃긴게, 그냥 내가 하는 프로젝트에 따라 성능이 달라질수도 있고, 논문에서 성능 벤치마크에 따라서 충분히 숫자들을 뻥튀기할수도 있는거라 일일이 거르기도 힘들고

AI업계에서 쓰이는 슬랭이나 영어들을 잘 습득할 수 있다는 점과

그냥 머리쓰는 느낌 빼고는 남는게 없는느낌

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