그냥 심심해서 써봄.
나는 대학원 박사과정 학생이야.
반도체 관련 연구를 하고 있지.

과거에는 석사 2년 하면서 반도체 시뮬레이션 코드를 c로 만드는 걸 했었고, 그 뒤에 반도체 회사를 7년정도 다녔고 작년부터는 대학원 박사과정 진행하고 있어.

나는 주로 GPT, 클로드, GOOGLE AI STUDIO 세 개를 쓰고 있어.

1. 논문 리뷰
요즘은 논문 정독하는 것보다 LLM에 넣고 이해하는게 훨씬 빠르고 좋지. 환각도 있는데 그걸 감안해도 이게 훨씬 좋은 방법이라고 생각해. 이상한 내용은 다른 AI 쓰면서 교차검증하면 되니깐.

나는 주로 4o, gemini 2.5를 사용해.
4o는 요약 내용을 마크다운으로 화려하게 꾸며줘서 눈에 쏙쏙 들어와. 그런데 논문 여러 개 넣을 때는 gemini 사용하는듯. 확실히 롱컨텍스트는 젬황이 가장 좋다.

2. 연구 주제 탐색
논문들은 억세스를 막아놓은게 많아서 그런가, 딥리서치는 별로 도움이 안될 때가 많은 거 같음. 그리고 장기기억도 없잖아? 그래서 나는 내가 대화 내용을 기록하고 장기기억 메모리 역할을 해줌.

연구 주제 탐색할 때도 논문들이랑 내 선호 방향이랑 넣고 돌린다음, 몇 가지 후보를 추려주면 내가 직접 검증해보고 다시 피드백 넣고.. 이렇게 반복하거든?
개인적으로는 전부 별로긴했어.. 내가 잘 못써서 그런 거 같아. Co-scientist 처럼 안되더라고. 그나마 젬황이 온도 2.0으로 바꿔서 돌리면 가장 재밌는 답을 해줘서 좋은듯.

3. 시뮬레이션
내 개인적인 느낌에는 세 가지 ai가 잘하는 분야가 다 달라. 사전학습 자료의 차이가 아닐까 추측 중이야.

반도체에서 유명한 synopsys 사의 유료 시뮬레이션 툴이 있어. 그런데 인터넷에 공개된 정보가 거의 없어서 ai 셋 다 별로 못하거든? 그나마 클로드가 가장 잘해. 그 시뮬레이터 전용 언어가 있는데, 조금만 학습시키면 가장 잘 만들어주더라.

재료공학에서 유명한 DFT라는 시뮬레이션 방법이 있는데, 원자들로 이뤄진 구조를 만드는 것부터 시작해. 구조를 직접 만드는게 진짜 귀찮고 힘들어서 AI에 넣고 만들어달라고 하는 편이거든? 만들어지면 시각화 툴 써서 제대로 됐는지 확인하는 편이야. 이건 젬황이 가장 잘해. 이유는 잘 모르겠는데 GPT는 자꾸 틀려서 내가 지적해줘야 되는데, 젬황은 내가 놓친 것도 포함해서 만들어줄 때가 있어. 너무 고마움.

시뮬레이션을 하다보면 자주 실패를 겪게 돼. 이럴 때는 GPT에서 o3, o4mh 검색기능 켜고 물어보는게 가장 정확도가 높아. 예전에는 검색기능 별로였는데, 요즘은 미쳤어. 퍼플렉시티도 구독하고 있는데, 요즘은 gpt가 더 잘 찾는 거 같아.

4. 물리 및 과학 이론
이건 내가 감히 평가할 수준을 넘었어.
예전에는 클로드가 알잘딱깔센으로 정확히 내가 궁금한 부분을 긁어줬는데, 이제는 너무 발전해서 셋 다 내가 볼 땐 이미 나와있는 교과서 내용들은 대학교수보다 훨씬 잘알아.

그치만 최신 연구들은 좀 부족해. 주제마다 서로 잘 대답해주는 것이 있어. 보통 셋 다 물어보고 교차 검증하는 편이야. 내 생각엔 논문들에 자유롭게 억세스할 수 있으면 바로 포화될 거 같아.

5. 코딩
출력양 때문에 클로드랑 제미니를 좋아함. 내가 사용하는 수준에서는 둘 다 문제없이 잘 돌아가는듯.

끝