論文を読み,学び,手を動かす

発酵させる

時期が来るまでどれくらいかかるかは題材次第

出来るだけたくさんのアイデアを寝かせたい

アウトプットはインプットにこそ支えられる

今は両方が不足

論文を読んで考える習慣をつける

興味のある分野を学ぶ

キャリア形成を学んで将来を考えながら,興味のある事柄に挑戦

優秀な人の中には普段から取り組んでいることがそのまま研究になっている場合もあるらしい

僕の場合,現在,特に熱意を持って取り組んでいることはない

興味を持った内容を端から挑戦する過程で己と対話し,先が見えてくるはず

過程でインプットとアウトプットを行うので,学習や研究のやり方も学べる

長いスパンの目線を持つ点が新鮮だった

流石に10年単位は考えてない

多分,院生になる今ではなく,その後の博士課程以降に考えないといけないのだと思う

今は一旦置いておこう

面白いものを対象に研究する人もいれば,そうではない人もいる

以前どこかに書いたと思う

主にお金と需要の問題だったか

今でも答えは出ていないが,それで行くと人工知能の中でもLLM関連が良いのだろうか

実用的な問題でいくと,LLMはスケールがすごいので,色々とこれまでの方法だと支障が出る

精度が少し上がるだけでも影響が大きい

特に学習や推論中の電力消費は切実な問題

あとプライバシーなど,倫理的な問題に配慮した学習や,説明性の向上などがあるか?

この辺り,どうせ関わらないと思って調べていないのが裏目に出ている

今一応テーマに入っている連合学習自体は,需要も結構ありそうだし,良いのかも

まだ具体的なシステムの想像がついていない

実現にあたっての課題も,いつぞやに読んだ本レベル未満しか想像できない

やっぱり両方でいこう

面白そうなのはもちろん,社会で必要とされている技術も追いかける

かぶるのが理想だが,そのあたりは調整できるのではないかな