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- 그냥 실력이 딸려요.
탑티어 논문 N편 썼습니다 -- 이따위 말 지껄일 줄 만 알지 그 대단한 기술로 만든 서비스 보면 한숨 나오는 게 현실임.
우리나라 AI 회사들은 도대체 뭐하고있나요?
35 - 상처받아서 흑화된게 아니라
흑화 될 인간이 흑화된거임
불우했다고해서 모두가 범죄자가 되는건 아니고
불우했다고해서 범죄가 용인되는건 더더욱 아니다
교수가 흑화된 이후, 좋은 학생을 만나더라도, 결국 그 학생을 잃게 된다
23 - 물론 학부 수준이 연구능력과 아주 정비례하는건 아니지만 어느정도 상관관계는 있을거고 다른 평가 방법이 전무한 상황에서 어쩔수없이 채용해야 하는 경우도 있죠. 문제는 작성자분이 글과 댓글 전반적으로 "내가 그래도 중경외시 나왔는데 까딱 잘못하면 인기없고 연구 실적 안나와서 지사립들이나 가는 연구실에 코 꿰여서 같은 취급 받는거 아닌가?" 라는 느낌을 준다는 거에요. 개인의 능력과 노력에 대한 평가와 기댓값을 고3때 공부 얼마나 잘했는지로 정해두고 지사립 갔으면 주제를 알고 감히 겸상하지 마라, 라는 인상을 준다구요. 심지어 이미 대학 졸업하고 대학원, 혹은 그 후에도.
제가 너무 학벌주의에 찌든걸까요?
13 - 댓글 쓰는 사람들이, 솔직히 자대 출신 비율이 어느정도 현실적으로 따져볼만한 지표라는걸 알면서도 이렇게 공격적인 반응 하는 이유가 그런 느낌을 받아서에요. 딱히 학부 수준에만 국한되는게 아니라, 예를들어 내가 정말 고심하고 노력해서 좋은 논문 출판하고, 학회에서 발표하면 다른 연구자들이 좋은 연구라고 인정해주고 관심 많이 가져주는 일을 했는데 "응 그래서 IF 몇점짜리 저널에 갔다고? 5점? 아무도 안보는 잡저널 아냐? 내 연구는 그런데 말고 15점 넘는 저널에 낼거야" 라고 하는거 같아요. IF 가 중요한게 아니에요, 라고 말하면 "그래도 전반적으로 IF 높은 저널에 실린 연구가 수준높지 않나요?" 라고 하니까 사람들이 기분 나빠하고 날서게 반응하는거에요.
제가 너무 학벌주의에 찌든걸까요?
13 - 근데 중요한건 불우한 사람은 사회적 약자 입장이고
교수는 갑갑갑인데 왜 흑화되고 ㅈㄹ 이냐
지 승질이 드러운거임
교수가 흑화된 이후, 좋은 학생을 만나더라도, 결국 그 학생을 잃게 된다
13 - 다른 사람이 다 자기 헛소리에 맞춰주는데도
흑화된거는 인성문제임
교수가 흑화된 이후, 좋은 학생을 만나더라도, 결국 그 학생을 잃게 된다
15 - 학부생 인턴이니까 학부생 멤버란에 올렸겠죠. 너무 큰 의미 부여하지 마시길. 입학 실패하면 홈페이지에서 내리면 그만인 거라서......
인턴인데 홈페이지에 이름 올라갔어요
14 - 넌 지피티 안쓰냐?
지피티 쓴다고 남 욕하는 애들 보면
남들은 뭐 대가리가 비어서 생각없이 쓰고 자기만 생각있는줄 아는데
남들도 다 적정선에서 자기 판단하에 적당히 돌려서 쓰는건데
님이 넘긴 자료 걍 대충 지피티 돌려막기 했으면 니가 준 자료 가치가 그정도 였나보지
이제 물박사를 넘어
42 - 윗 댓글 무시하고 지피티쓰면서 공부안하는 애들 문제는 데이터 하나로 과장된 해석들 싸지르고 발표도 이상하게 하고 질문하면 답변도 못하고 논리도 빈약함. 이건 진짜 답이 없음.
이제 물박사를 넘어
22 - 저게 근데 spk 애들도 저러더라? 자기가 쓴 논문을 대답하지 못하는 애들이 꽤나 많아짐
이제 물박사를 넘어
9 - 지피티와 물아일체인 물교수도 많음
이제 물박사를 넘어
9 - 학회 핑계로 연구비로 여행 다니려고 하는거임 ㅋㅋ
세미나 학회나 발표 이런거 왜 하지?
21 - 관심 없으면 무관심하다고 지랄, 관심 가져주면 관심 가져준다고 지랄.
교수들에게 궁금한 점
16
대학원와서 느낀점.....
2023.09.07

2. 실험노트 작성하는 습관들이자. 나중에 troubleshooting할 때 큰 도움이 된다.
3. Data정리는 최대한 깔끔하게 하고 파일 이름은 최대한 많은 정보를 적어두자.
4. 이론과 실전은 많이 다르다.
이론상 결과가 나올 수 없는데 나오는 경우, 이론상 결과가 나와야 하는데 안나오는 경우 생각보다 흔함.
5. Negative data도 중요한 data이다.
꼭 가설이나 경향성이 안보인다고 쓰레기data가 아님. 오히려 negative data를 꼼꼼하게 재분석하니까 negative data가 positive data인적도 잇고 troubleshooting시 negative data를 토대로 하기 때문에 중요한 data임.
6. 정말 예민한 실험이 아닌 이상 자잘한 실수로 결과가 안나오거나 이상하게 나오지 않더라....요새 kit라던지 실험 재료들이 좋아서....
7. 틈틈히 자기 실험주제 관련 review paper와 비슷한 연구 논문 읽자. 진짜 결과 해석은 배경지식으로 하는거라 머리속에 지식이 없으면 못함. 심지어 교수중에서도 놓치는 부분 있어서 교수만 믿지말고 본인이 챙길건 챙기자.
8. 논문보거나 전공서적볼때 반드시 영어로 보자. 진짜 급하다고 한글로 보거나 번역기 돌리는데 당장은 편하지만 나중에 고생함....
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