[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,67 +1,217 @@
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id: wiki-2026-0508-awards
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title: Awards
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title: Awards (Recognition Systems)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-AWAR-001]
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aliases: [상, awards, prize, recognition, Turing Award, Nobel, NeurIPS Best Paper, Kaggle]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.88
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tags: [auto-reinforced, awards, recognition, motivation, social-status, achievement]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.83
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verification_status: conceptual
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tags: [awards, recognition, motivation, scientific-community, prestige, ai-ethics, generative-ai]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: sociology / community
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applicable_to: [Research Strategy, Career Planning, Community Building]
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# [[Awards|Awards]]
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# Awards
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "우수함에 대한 사회적 공인: 특정 분야에서 탁월한 성취를 이룬 개인이나 단체에 명예와 보상을 수여함으로써, 공동체가 지향하는 가치와 표준이 무엇인지를 상징적으로 선포하는 도구."
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 우수 의 사회적 공인"**. 매 motivation + 매 standard 의 signal + 매 visibility. 매 modern 의 controversy: 매 AI generative 의 award 의 ethics. 매 traditional gatekeeping vs 매 community-driven.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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상(Awards)은 성취에 대한 공식적인 인정이자, 사회적 보상 시스템의 핵심 요소입니다.
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## 📖 핵심
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1. **기능 및 효과**:
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* **Validation**: 주관적인 노력을 객관적인 가치로 증명받음으로써 창작자에게 큰 동기를 부여함 (Motivation과 연결).
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* **Standard Setting**: 무엇이 '좋은 것'인지에 대한 기준을 대중에게 공유 (예: 노벨상, 아카데미상).
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* **Visibility**: 소외되었던 우수한 재능이나 기술이 세간의 주목을 받게 됨.
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2. **AI 지식 생태계에서의 어워드**:
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* 학회(ICML, NeurIPS)의 Best Paper Award는 최첨단 기술의 트렌드와 연구 방향을 결정하는 풍향계 역할을 함.
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* Kaggle 우승과 같은 실질적 성과 지표가 커리어의 핵심 자산이 됨.
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### 매 function
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1. **Validation**: 매 objective recognition.
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2. **Standard setting**: 매 community 의 value 의 signal.
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3. **Visibility**: 매 obscure talent 의 surface.
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4. **Motivation**: 매 future contribution 의 incentivize.
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5. **Network**: 매 winner 의 connect.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 소수 권위자의 '밀실 심사' 정책이 일반적이었으나, 현대의 오픈 사이언스 정책은 투표와 데이터 기반 검증을 통한 '커뮤니티 중심의 어워드 정책'으로 투명성을 확보하려 노력함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: AI 생성물에 대한 어워드 수여 금지 정책이 창작계의 뜨거운 감자가 됨에 따라, 'AI 활용 능력' 자체를 별도의 카테고리로 인정하거나 시상하는 새로운 시상 정책이 수립됨.
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### 매 AI / CS 의 award
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Motivation, [[Scientific Communication|Scientific Communication]], [[Grit|Grit]], [[Ambition|Ambition]], [[Aesthetic-Value|Aesthetic-Value]]
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- **Modern Tech/Tools**: Scholarly award platforms, Peer review[[_system|system]]s.
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#### Lifetime achievement
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- **Turing Award** (ACM): 매 CS 의 Nobel.
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- **Nobel Prize** (Physics 2024 to Hinton).
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- **Lifetime Achievement** (학회).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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#### Paper / research
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- **NeurIPS / ICML / ICLR Best Paper**: 매 frontier 의 trend.
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- **NeurIPS Test of Time**: 매 10 year 의 enduring.
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- **CVPR / ECCV Best Paper**: 매 vision.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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#### Practical / applied
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- **Kaggle 우승**: 매 ML competition.
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- **Hackathon**: 매 rapid prototype.
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- **NeurIPS Datasets & Benchmarks**: 매 infra contribution.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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#### Industry
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- **Y Combinator** 선정: 매 startup recognition.
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- **Forbes 30 under 30**: 매 entrepreneur.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 매 trade-off
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- **Prestige vs accessibility**: 매 elite vs democratic.
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- **Quality vs popularity**: 매 expert vs vote.
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- **Innovation vs continuity**: 매 disruptive 의 reward 의 어려움.
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- **Individual vs team**: 매 large project 의 attribution.
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- **Disclosed methodology**: 매 transparent vs gatekeeping.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### 매 modern issue
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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#### Generative AI 와 award
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- 매 AI 생성 art 의 award (콜로라도 주 박람회 2022).
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- 매 photography contest 의 AI 의 ban.
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- 매 disclosure 의무.
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- 매 separate category (Adobe, Sony 의 시도).
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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#### Bias
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- 매 reviewer demographic.
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- 매 ML conference 의 famous lab 의 favor.
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- 매 double-blind 의 effectiveness 의 limited.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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#### Replication crisis
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- 매 award winning 의 replicate 의 X.
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- 매 NeurIPS 의 reproducibility checklist.
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### 매 knowledge ecosystem 의 응용
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- **Best Paper**: 매 trend signal.
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- **Test of Time**: 매 enduring contribution.
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- **Citation count**: 매 long-term impact.
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- **GitHub stars / forks**: 매 community signal.
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### 매 alternative recognition
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- **Open access publication**.
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- **Replication studies**.
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- **Open-source contribution**.
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||||
- **Mentorship recognition**.
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||||
- **Public engagement**.
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## 💻 패턴 (응용 — community recognition system)
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### Reproducibility checklist (NeurIPS-style)
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```yaml
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||||
- claims_match_results: true
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||||
- code_available: https://github.com/...
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||||
- data_available: true
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||||
- compute_described: 8x A100, 36 hours
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||||
- hyperparameter_searched: detailed in section 5
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||||
- random_seed_disclosed: 42, 123, 456
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||||
- statistical_significance: p < 0.01, n=10 seeds
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||||
- error_bar: ± 1 std
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||||
```
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||||
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||||
### Award decision (multi-criteria)
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||||
```python
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||||
def evaluate_paper(paper, reviewers):
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||||
scores = []
|
||||
for r in reviewers:
|
||||
scores.append({
|
||||
'novelty': r.score('novelty'),
|
||||
'rigor': r.score('rigor'),
|
||||
'impact': r.score('impact'),
|
||||
'clarity': r.score('clarity'),
|
||||
'reproducibility': r.score('reproducibility'),
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 매 inter-rater agreement check
|
||||
if max(scores, key=lambda s: sum(s.values()))[0] - min(scores, key=lambda s: sum(s.values()))[0] > 5:
|
||||
return 'discuss' # 매 disagreement 의 large
|
||||
|
||||
# 매 multi-dim aggregate
|
||||
avg = {k: np.mean([s[k] for s in scores]) for k in scores[0]}
|
||||
return avg if all(v > 7 for v in avg.values()) else 'reject'
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Bias-aware reviewer matching
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||||
```python
|
||||
def match_reviewers(paper, pool, n=3):
|
||||
# 매 author affiliation 의 conflict 회피
|
||||
pool = [r for r in pool if r.affiliation != paper.affiliation]
|
||||
|
||||
# 매 expertise overlap (positive)
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||||
by_expertise = sorted(pool, key=lambda r: -overlap(r.expertise, paper.topics))
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||||
|
||||
# 매 geographic / gender diversity
|
||||
selected = []
|
||||
for r in by_expertise:
|
||||
if any(s.affiliation == r.affiliation for s in selected): continue
|
||||
selected.append(r)
|
||||
if len(selected) == n: break
|
||||
|
||||
return selected
|
||||
```
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||||
|
||||
### Generative AI disclosure
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||||
```python
|
||||
class SubmissionPolicy:
|
||||
REQUIRES_DISCLOSURE = True
|
||||
|
||||
def validate(self, submission):
|
||||
if not submission.has_disclosure_form():
|
||||
return 'rejected: missing AI disclosure'
|
||||
|
||||
if submission.ai_use == 'generative_image' and \
|
||||
submission.category not in ['ai_art', 'experimental']:
|
||||
return 'rejected: wrong category for AI-generated work'
|
||||
|
||||
return 'accepted'
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Test of Time (long-term impact)
|
||||
```python
|
||||
def test_of_time_score(paper, year=10):
|
||||
"""매 10 year 후 의 enduring impact."""
|
||||
return {
|
||||
'citations_per_year_5to10': paper.citations[5:10] / 5,
|
||||
'follow_up_papers': count_follow_ups(paper),
|
||||
'industry_adoption': industry_signals(paper),
|
||||
'curriculum_inclusion': in_textbook(paper),
|
||||
'reproductions': count_replications(paper),
|
||||
}
|
||||
```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Recognition |
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|---|---|
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| Frontier research | Best Paper |
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| Long-term contribution | Test of Time |
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| Practical | Kaggle / hackathon |
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| Career milestone | Turing / Nobel |
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| Open science | Reproducibility / open-source |
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| Mentorship | Distinguished Mentor |
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| AI generative | Disclosed + separate category |
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||||
**기본값**: 매 multi-dim + 매 disclosure + 매 reproducibility.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Scientific-Community]] · [[Recognition-Systems]] · [[Motivation]]
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||||
- 변형: [[Turing-Award]] · [[Nobel-Prize]] · [[NeurIPS-Best-Paper]] · [[Test-of-Time]]
|
||||
- 응용: [[Kaggle]] · [[Hackathon]] · [[Open-Source-Recognition]]
|
||||
- Adjacent: [[Replication-Crisis]] · [[Citation-Count]] · [[Goodharts-Law]] · [[Authenticity]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 award strategy. 매 community recognition design. 매 reviewer process.
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**언제 X**: 매 award 의 sole career goal (motivation 의 trap).
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## ❌ 안티패턴
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- **Single-criterion award**: 매 game.
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- **No reviewer diversity**: 매 echo chamber.
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- **No disclosure (AI)**: 매 trust violation.
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- **Award as goal** (Goodhart): 매 prestige farming.
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- **No reproducibility check**: 매 fake winner.
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- **Citation count 의 only**: 매 quantity > quality.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (NeurIPS / ICML reviewer guides, ACM Turing, generative AI policy debates).
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- 신뢰도 B.
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||||
- Related: [[Benchmarks]] · [[Authenticity]] · [[Replication-Crisis]] · [[Goodharts-Law]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — function + AI/CS award + generative issue + 매 reviewer / disclosure code |
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Reference in New Issue
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