카이AI 다니는데 질문받음 (5년차)

[익명(211.106)]

ㅇㅇ 

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[익명(211.106)]

일단 미적분 난해하다는거가 살짝 쌔한데 너의 배경을 알려주셈

[대갤러 4(61.98)]

@대갤러1(175.193) 혹시 특갤하니?ㅋㅋㅋㅋㅋ

[익명(211.106)]

현대 AI는 레고로 쌓은 건축물과 같음. 지금 나온 ChatGPT니 AI Agent 이런건 그 건물에서 어떤 상점을 운영하는지 뭐 그런거임 1. 일단 레고 블럭이 어떻게 생겼고 쌓는 규칙이 어떻게 되는지를 알기 위해서 기초적인 개념을 공부해야 할 필요가 있음. 대략 지금 생각나는건 MLP가 뭔지, optimizer가 뭔지, 데이터와 과대적합과 과소적합, 그리고 목적함수가 뭔지 이런거. 그리고 여기서 교양으로 이미지 분류모델 CNN을 익히셈 (요즘은 솔직히 아예 몰라도 될거같기도함) 2. 지금 자주 사용되는 레고 블럭은 트랜스포머임. (약간 철근 콘크리트 같은거임) 트랜스포머라는 구조를 깊게 공부하셈 3. 트랜스포머라는 구조를 쌓아서 만든 Bert 부터 시작해서 현대 LLM의 근간인 Decoder o

[익명(211.106)]

@글쓴 대갤러(211.106) nly model을 공부하고, 여기까지 오면 대충 뭘 할지 보일거임. 수학 하기 싫어하는거같아서 최적화된 코스 알려줌

[익명(211.106)]

개념 순서는 대략 이렇고, 걍 내 답변 AI한테 복사하고 기초 알려달라고 한 다음에 실습할 수 있는 주피터 노트북 코드 달라고 하셈. 개발자면 개발 자체는 익숙할테니 이론을 개발로 연결시키는 연습만 좀 하면 됨. 수학은 수식을 이해하려고 하지 말고 코드 레벨로 이해하는게 나을거같음

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[대갤러 3(211.235)]

미적분도 못하면 개하급 버러지 코딩노예만도 못한 쓰레기 인력되서 아무것도 못하니 진학을하지 마셈. 일례로 컴공 학부생애들이 딥러닝한다고 남에코드 가지고 지랄한다만 죄다백수행임.

[대갤러 2(118.235)]

요즘 개나소나 AI 쓴답시고 모델 이것저것 같다붙여서 쓰는 거 같던데 근본 AI 전공자는 뭘 하는 거임?

[익명(211.106)]

짧게 말하면 hype받는거 말고 비주류인거 하는거지 좀 math-heavy한 분야거나 아니면 아직 LLM만큼 뜨지 않은 robotics physical ai 이런거 하거나. 아니면 자주 사용되는 모델이라고 사람들이 모르고 있던 intuition을 던져주거나 (아님 던져주는 것처럼 약을 팔거나) LLM에서는 좀 할말이 많은데 연구실 단계에서도 회사가 훨씬 잘할거같은 LLM 성질 분석하는거 ㅈㄴ하고 탑 NLP 컨퍼에도 쏟아지는데 솔직히 이런거가 무슨 의미인지 잘 모르겠고 (아예 NLP 학회가 이런 식으로 변질되어가가지고 밸류가 떨어진다고 느끼는 사람이 많음)

[익명(211.234)]

학부ㅇㄷ임? yk 수석급 or 탑컨퍼 포스터는 학부때 없으면 석사도 못가는거 트루?

[익명(211.106)]

서울대임 우리 연구실은 다 SPKYK +서성한 이하 없음 or 카이 학부 외국인 (특기자)

[익명(211.106)]

탑컨퍼는 없어도 되는데 인턴을 하셈 우리는 KAIRI라고 미리 인턴할 수 있는 제도가 있긴한데 들어오는 애들 보면 걔네도 학부가 비슷하긴해 교수님이 자르나

[익명(211.106)]

탑컨퍼는 나도 쓰기 힘듬 ㅈ같음

[대갤러 5(123.212)]

카이 AI 애들 보면 탑컨퍼를 미친 듯이 찍어내던데 비결 돔 알려주셈 나는 카이 전전인데 신생랩이라 조언 구할 선배가 없음

[익명(211.106)]

솔직히 의미없고 정말 임팩트있는 하나 쓰는게 훨씬 중요함 예전같지 않아서 탑컨퍼 쓰는 난이도 훨씬 쉬워졌고 그래서 그만큼의 밸류가 없음

[익명(211.106)]

그런걸 많이 쓰는 비결은 당연한말이지만 될만한걸 하는거임 특히 LLM은 블랙박스고 아직 정립된 theory가 없다보니 새롭다고 주장할만한 구석이 많음. LLM이 아니고 vision, speech이런것도 마찬가지로 접근성이 매우 좋아졌다보니 자원만 많으면 실험을 매우 많이 해볼 수 있고 그러면서 주제 무한 순환하다보면 하나 걸리고 그런거지

[대갤러 5(123.212)]

답변 ㄱㅅㄱㅅ 논문 쓰는 팁도 물어봐도될까 교수님이 바쁘셔서 지도 거의 못 받고 있는데 혼자 쓰려면 뭐 어떻게 해야할지 모르겠음 LLM 에 논문 돌려보고 평가 받는데 아무래도 한계가 있는거 같음

[익명(211.106)]

많이 읽어봐야지 기본적으로는... 그리고 마음이 맞는 coworker를 찾으셈 교수든 학생이든 포닥이든

[익명(211.106)]

너희 교수님이 아닐 가능성이 높지

[대갤러 5(123.212)]

@대갤러5(123.212) 조언 ㄱㅅㄱㅅ 하는 일 모두 대성하길

[2025가붕(symptom5563)]

현재 rag기반 llm에랑 의료데이터로 메디컬진행중입니다 귱금한게 현재 ai에 정확도는 rag로 할시에 할루시네이션이 많이 적어지는건 알아서여 보통 node는 몇단계로 하시나여? 제가 만들때 10개정도 만든거 같습니다 - dc App

[익명(211.106)]

RAG는 안해봐서 잘 모르겠습니다

[2025가붕(symptom5563)]

@글쓴 대갤러(211.106) 혹시 주분야가 어딘지 여쭤봐도 괜찮을까여? - dc App - dc App

[익명(211.106)]

LLM은 아닙니다잉 여기서부턴 비밀 이상한거합니다

[2025가붕(symptom5563)]

@글쓴 대갤러(211.106) 넵 감사합니다 - dc App

[익명(211.106)]

사실 개인적인 견해는 tabular data 형태를 RAG형태로 참조하도록 하는게 맞나 잘 모르겠습니다 제가 관련 연구를 살펴보진 못해서 하는 말이고 아마 개선법이 있긴 할거같네요

[2025가붕(symptom5563)]

@글쓴 대갤러(211.106) 그래서 chunking을 2가지로 하는거 같아여 의미적청킹이랑 계층적청킹 추 후 청킹방식도 바뀌는 터닝포인트에 관한 논문도 기다리구 있습니다 ㅋㅋ - dc App

[익명(211.106)]

오 그렇군요 ㅎㅎㅎ

[대갤러 6(180.64)]

나는 카이에서 컴퓨터 아키텍처 한다 반갑다

[익명(211.106)]

너희 일론머스크가 좋아한다며 부럽다

[익명(106.101)]

Segment anything 모델을 써서 sementic 분할을 하려는데 입력을 프롬프트를 직접 넣는게 아니라 VLM이 먼저 보고 후보군 candidate 를 생성하면 사람 전문가(라고 쓰지만 걍 그 도메인 박사행님들)가 최종 판단을 하는 파이프라인은 어떻게 생각함? 컴공에 대해 자세히는 좆도 모르는 기계공학과 / 컴공 복전생임

[익명(211.106)]

ㅇㅇ 쉬운거 모델 시키고 어려운거 사람 맡긴다는거아님? 논문감인지는 잘 모르겠지만 좋은 프로세스라고 생각함

[대갤러 7(118.235)]

hw하는 사람인데 ai 관련 응용 연구는 하나 해놓아야 하는 상황입니다 가능하다면 ai 관련 코스웍에서 어떤 순서로 진행하셨는지와 조언을 해주실 수 있다면 초입자가 시작했을 때의 방향성에 대해 묻고 싶습니다

[대갤러 7(118.235)]

제가 알고 있는 부분은 다층 퍼셉트론의 구조와 경사하강법 관련 컨셉들 정도입니다 추가하자면 전처리와 후처리 관련 교양 정도의 지식이고요

[익명(211.106)]

@대갤러7(118.235) 하드웨어 말씀하시는건가요? 하드웨어도 분야가 다양하지 않나요 뭐 GPU를 다루신다던지 칩 배선을 하신다던지

[대갤러 7(118.235)]

아하 제 쪽은 완전히 다른 쪽입니다 rf 관련인데 아무래도 ai 관련해서는 파라미터 최적화(관련 변수 수 최소화)가 가장 의미 있을 것으로 생각합니다

[익명(211.106)]

https://arxiv.org/pdf/2603.00104v1 < 혹시 익숙한 용어가 좀 보이시나용

[익명(211.106)]

@글쓴 대갤러(211.106) 저는 잘 모르겠어서 일단 claude한테 요약을 시켜봤는데: EM 시뮬레이터(HFSS 같은 거) 한 번 돌리는 데 4분 걸리던 걸, 시뮬레이션 데이터로 학습한 CNN이 100ms 만에 대신 예측하게 만들었고, 이 속도 덕분에 "원하는 스펙 넣으면 최적 설계 파라미터를 자동으로 찾아주는 에이전트"를 학습시킬 수 있었다 — 이 에이전트는 수백만 번 시행착오(스펙 → 파라미터 출력 → 시뮬레이터로 평가 → 점수 높은 방향으로 업데이트)를 반복해서 숙련된 RF 엔지니어가 며칠 걸려 하는 설계를 7초 만에 동등하거나 더 나은 품질로 해낸다.

[익명(211.106)]

AI 코스웍은 어려울게 없고 널린게 정보입니다 다만 top-down식으로 공부하는걸 권해드리고 싶네요 특히 요즘같이 공부를 AI가 보조해줄 수 있는 시대에는요 예를들면 바로 논문의 코드를 (저 논문은 코드를 아직 공개하지 않은 것 같긴 한데, 요즘은 AI한테 논문 구현시켜도 잘 해줍니다) 실행해보고 뜯어보면서 감을 잡는다던지 하시는거죠

[대갤러 7(118.235)]

넵 감사합니다 주말 잘 보내세요!

[대갤러 8(211.234)]

나는 카이 졸업하고 SKY 교수다. 너도 잘 졸업하고 원하는 진로 잘 개척하기 바란다 :) - dc App