Jaemin's Research Notes

Synthesis Post Template

5 min read

Synthesis Post Template

AI, computational biology, Math가 섞인 글은 한 번에 많은 개념을 설명하려고 하면 흐름이 흐려집니다. 먼저 한 문장 질문을 정하고, 본문은 독자가 읽을 지도와 판단 기준을 얻도록 씁니다.

Frontmatter

---
title: 글 제목
date: YYYY-MM-DD
tags:
  - posts
---

Draft Skeleton

# 글 제목
 
## 왜 이 질문인가
 
이 글이 답하려는 한 문장 질문.
 
## 먼저 볼 지도
 
| 축 | 이 글에서 볼 것 | 더 볼 곳 |
| --- | --- | --- |
| AI | architecture, learning method, objective, evaluation 중 무엇이 중심인가 | [AI](/ai) |
| Computational biology | molecule, protein, ligand, pocket, conformer, complex 중 무엇이 중심인가 | [Computational Biology](/molecular-modeling) |
| Representation | raw object가 model input으로 어떻게 바뀌는가 | [Representation contract](/concepts/modalities/representation-contract) |
| Coordinates | 좌표계, symmetry, pose/RMSD claim이 필요한가 | [Coordinate modeling contract](/concepts/geometric-deep-learning/coordinate-modeling-contract) |
| Math | 어떤 수식, distribution, metric, optimization target이 필요한가 | [Math](/math) |
| Formula depth | post 안에 둘 수식과 wiki note로 넘길 수식을 어떻게 나눌 것인가 | [Formula explanation ladder](/math/formula-explanation-ladder) |
| Evidence | 어떤 benchmark, split, metric, baseline을 믿을 수 있는가 | [Coverage matrix](/concepts/coverage-matrix) |
| Objective | 학습 loss와 reported metric이 같은 claim을 지지하는가 | [Objective-metric alignment](/concepts/machine-learning/objective-metric-alignment) |
| Cross-axis contract | object, representation, model, objective, evidence가 분리됐는가 | [AI Computational Biology Math contract](/concepts/ai-computational-biology-math-contract) |
| Wiki bundle | post를 받쳐 줄 object, method, formula, evidence note가 있는가 | [Wiki bundle checklist](/posts/workflows/wiki-bundle-checklist) |
| Readiness | route, representation, objective, evidence, public boundary가 통과됐는가 | [AI Computational Biology Math readiness gate](/papers/workflows/ai-molecular-math-readiness-gate) |
 
## 핵심 개념
 
긴 정의는 반복하지 않고 wiki note로 연결한다.
 
## 필요한 최소 수식
 
독자가 claim을 이해하는 데 필요한 수식만 둔다. 더 긴 derivation이나 benchmark claim contract는 wiki note로 넘긴다.
 
$$
\mathcal{J}(\theta)
=
\mathbb{E}_{u\sim q(u)}
\left[
\ell_\theta(u)
\right]
$$
 
- $u$: sampled unit
- $q(u)$: sampled distribution
- $\ell_\theta(u)$: loss, score, residual, or metric term
- $\theta$: optimized parameter
 
## 논문이나 benchmark를 볼 때
 
| 확인할 것 | 질문 |
| --- | --- |
| Claim | 논문이 실제로 주장하는 것은 무엇인가? |
| Representation | 모델이 실제로 본 입력은 무엇인가? |
| Coordinates | frame, atom/residue mapping, symmetry correction이 명확한가? |
| Split | 어떤 단위가 train/test 사이에서 분리되는가? |
| Metric | metric이 task utility를 직접 반영하는가? |
| Objective | training objective와 selection/test metric이 어긋나지 않는가? |
| Baseline | 비교 대상이 claim에 충분한가? |
| Leakage | 평가 시점에 쓰면 안 되는 정보가 들어갔는가? |
| Artifact | code, data, split, weight, config가 공개되어 있는가? |
 
결과를 과장해서 해석하기 쉬운 경우 [Claim-evidence boundary](/concepts/evaluation/claim-evidence-boundary)를 같이 봅니다.
 
## 내 관점
 
공개 가능한 범위에서 해석, 의문, 다음에 볼 질문을 적는다.
 
## 다음에 볼 노트
 
- 관련 AI note
- 관련 computational biology note
- 관련 Math note
- 관련 paper note
- 관련 project 또는 infra note

Required Checks

CheckPass when
Reader question글이 한 문장 질문에 답한다
Primary axisAI, computational biology, Math, paper cluster, project 중 중심축이 분명하다
Claim routingmulti-axis 주제는 Claim routing을 통과했다
Wiki bundleWiki bundle checklist를 통과했다
Readiness gate승격 전 AI Computational Biology Math readiness gate를 통과했다
Formula필요한 수식과 모든 symbol 설명이 있다
Formula depthpost는 level 1-2, paper/wiki evidence는 level 3 이상으로 분리했다
Evidence boundarysplit, metric, baseline, leakage, uncertainty 중 필요한 항목이 있다
Link path다음에 읽을 wiki note가 충분히 연결되어 있다
Public boundaryprivate infrastructure, internal task, unpublished result, collaborator detail이 없다

When Not To Write A Post

  • 용어 하나의 정의만 필요하면 concept note로 둡니다.
  • 논문 하나의 claim만 다루면 paper note로 둡니다.
  • 구현 기록이 중심이면 project note나 infra note로 둡니다.
  • 검증되지 않은 daily candidate면 inbox에 둡니다.
  • 연결된 wiki note가 거의 없으면 먼저 wiki note를 보강합니다.

Graph View

Backlinks