머신러닝 연구의 선(Zen)과 기술

AI 연구자가 되는 과정은 명상과 비슷하다. 단순히 읽기만 하거나 구현만 해서는 안 되며, **읽기(Reading)**와 **구현(Building)**을 병행하며 꾸준히 시간을 투자하는 절제력이 필수적이다.

연구 주제를 정할 때는 최근 유행하는 기술(Agents, Context Engineering 등)에 매몰되기보다 **기초(Basics)**에 집중해야 한다. Cross-entropy를 직접 계산해 보거나, SVD를 시각화할 수 있을 정도로 깊게 이해하는 과정이 필요하다.

단순히 기존 Benchmark 점수를 높이는 연구는 깊이가 부족할 가능성이 크다. 새로운 방법론을 제대로 검증할 수 있는 데이터셋을 찾아내는 능력이 현대 AI 연구의 핵심 역량이다.

또한, 과거의 성공 방식이나 고정관념에 갇히지 않는 열린 마음이 중요하다. AI 분야는 매우 빠르게 변하고 있으므로, 에고(Ego)를 버리고 끊임없이 새로운 가능성을 탐색해야 한다.