난 십틀딱임
AI 찍먹하는건 이제 개나소나 문과도 하는거고
진짜배기들이랑 싸우려면 리얼 수학에 빠삭해야함
기본적으로 요새는 theorem으로 자신의 제안 기법을 증명해야 탑컨퍼 실림
일단 기법자체에 노벨티가 없으면 데스크리젝이고
이게 수학과에서 하는 증명보다야 당연히 수준은 낫지만
사실상 공학수학 수준에 코딩만 하던 놈들이 이거 잘하는경우 흔치않고 공부량이 상당함
수학과나 통계학과 자연대새끼들도 요새 AI 한다고 깝은 치고 있으나 얘들은 컴공지식이 없어서 뭔 10년전 기술로 지랄하고 있음
자연대 연구방식으로는 AI 발전속도 못따라잡음
RNN, CNN으로 지랄하는데 요새 RNN, CNN 누가쓰냐
틀딱이라 공부하는것도 힘이 들고
니들도 나처럼 될거임
나보다 상황이 더안좋게 되겠지
남이 만든 코드로 주댕이 터는건 문과도 하는거고
똑똑한 짱개들 논문 쏟아내는데 얘들을 이길수 있냐 못이김 ㅋㅋ
나였으면 컴공이면 십레드오션 AI 말고 딴거함
클라우드나 보안이 오히려 더유망할듯 이런곳은 수요계속 있으니
아니면 하드웨어쪽이나 ㅋㅋ 하드웨어로 가면 전전애들이랑 경쟁이고
아직 시간이라는 기회가 있는데 굳이 AI 들어와서
십고인물들이랑 경쟁해보겠다 싶으면 해보샘 ㅋㅋㅋ
지옥에 스스로 몸던지는거라는걸 석사 1학기에 깨달을거
ㅋㅋㅋ 그딴거 신경쓸거면 애초에 대학원을 왜감?
뼈가 부러저야 아픔을 피하는 돈키호테 타입이면 와서 직접느끼면됨
난 전통 통계이론 하고 싶은데 부모님 포함 주변인들은 죄다 왜 ai 안하냐고 하심…. 솔직히 그다지 재미가 없는데 - dc App
그냥 요즘 현실을 잘 모르고 남의 분야라서 쉽게 말할 수 있는거 같은데. 하드웨어/클라우드/보안 이런 분야도 대부분 최신 연구는 다 AI 기반이고, 그래서 제안서에 AI 안 묻히면 연구과제 따지도 못함. 당장 KAIST Security Lab 쳐서 몇몇 USENIX에 게재한 최신 논문 명 봤더니 LLM이랑 Prompts, Adversarial Learning임 ㅋㅋ 그래서 어떤 랩 가도 결국 글에 쓴 거 말마따나 남의 코드로 AI 쓰면서 연구하게 된다. 그쪽 교수 양반들도 자기 하던 분야 가오가 있는데, 가벼운 마음으로 AI 붙이는거 아님. 딱히 AI / 비 AI가 문제가 아니라 연구 생태계 자체가 경쟁이 빡세진거임. 전통 연구? 과제 못 따서 인건비 안 주고 도태된 연구실 가도 괜찮으면 뭐 해도 되지
대부분 최신 연구 AI랑 전통 연구를 마치 선택할 수 있는거 마냥 써놓는데, 그런 본인들 좋았던 낭만 있던 시절은 다 갔다는게 내 결론임. AI 딸깍 안 쓰고 처음부터 제대로 모델링해서 해석가능하게 하고, 뭐 전통적인 분석 방법을 이어받아서 쓰고.. 연구자 개인으로서는 그게 훨씬 더 가오 살고 만족스러울수도 있지만 AI 방법론에 성능을 절대 못 따라가고 기업이 아니라 학계에서조차 관심도 없음. 지금처럼 AI 범람하는게 진짜 그냥 어떻게든 유행에 한탕 해보려는 한심한 연구자들 때문으로 보임? 앞서 말했듯 교수도 자기 분야에 가오가 있다니까. 근데 AI 안하면 뒤지니까 울며 겨자먹기로 하는거야 대부분.