Hacker News 의견

해커뉴스 댓글 모음 요약

• The headline belies the scope of this task. If you click in to see what these are:

  • 하나는 컨볼루션 신경망에 대한 전체 코스임 링크
  • 하나는 500페이지짜리 교과서임 링크
  • 또 다른 하나는 80페이지짜리 교과서임 링크
  • 이 목록을 전업으로 1년 정도 공부하면 가능할 수도 있음. 우선순위에 따라 가치가 있을 수도 있음.

• Some time ago I also copied the list at 링크 so its easier to wget (e.g. get all the arxiv pdfs)

  • wget 명령어를 사용하여 모든 arxiv pdf를 다운로드할 수 있음.
  • 친구와 함께 pdfunite를 사용해 하나의 pdf로 합치고, 인쇄소에서 스파이럴 북으로 인쇄했음. 결과물이 매우 좋았음.

• Keep in mind there is no confirmation that this is the actual list.

  • 이 목록이 실제 목록인지 확인되지 않았음.
  • 이 목록은 1년 전에 Ilya가 John Carmack에게 준 목록이라고 함.

• How long does it take to learn the prerequisites to learn these if you don't already have a CS background?

  • 목록을 읽어보니 절반 정도의 제목도 이해하기 어려웠음.
  • 이 목록을 시작하면 이해할 수 있을지, 아니면 다른 곳에서 시작해야 할지 궁금함.

• What people forget is without a proper, tangible goal, no matter how many core or interesting papers you read, you will still remember nothing.

  • 명확하고 구체적인 목표가 없으면, 아무리 많은 논문을 읽어도 기억에 남지 않음.

• There are a few past discussions, going back to October 2022. I wonder how out of date the list is now.

  • 이 목록이 얼마나 오래되었는지 궁금함. 2022년 10월부터 몇 가지 논의가 있었음.

• This is just someone’s bookmarks folder. Where’s the proof these were recommended by Ilya?

  • 이 목록이 Ilya가 추천한 것이라는 증거가 없음. 단순히 누군가의 북마크 폴더일 수도 있음.

• The argument that this is 90% of what matters in ML seems a bit bold.

  • 이 목록이 머신러닝에서 중요한 것의 90%를 차지한다는 주장은 과감함. 강화 학습이나 그래프 신경망 같은 중요한 주제가 빠져 있음.

• This has nothing on it about llms, where in context learning, retrieval augmention, tool using, and multi modality is really blazing ground.

  • 목록에 대형 언어 모델(LLM)에 대한 내용이 없음. 문맥 학습, 검색 증강, 도구 사용, 다중 모달리티 같은 중요한 주제가 빠져 있음.

• Reading 30 studies does not mean "learned and understood". Especially if you start from zero.

  • 30개의 논문을 읽는다고 해서 "배우고 이해했다"는 의미는 아님. 특히 처음부터 시작하는 경우에는 더더욱 그렇음.