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id: P-REINFORCE-AUTO-SERE-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.93
tags: [auto-reinforced, secondary-research, desk-research, literature-review, existing-data, cost-efficiency]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Secondary-Research]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "거인들의 어깨 빌리기: 내가 직접 실험실에서 땀 흘리는 대신, 이미 누군가가 고생해서 모아둔 데이터나 논문, 리포트를 수집하고 분석하여 빠르게 결론에 도달하는 '지식의 가성비 사냥'."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
2차 연구(Secondary-Research) 혹은 데스크 리서치는 이미 발표되거나 수집된 기존 데이터를 가공하여 수행하는 연구입니다.

1.  **장점**:
    *   **Cost-Efficiency**: 직접 실험(Primary)하는 것보다 훨씬 싸고 빠름. (Efficiency와 연결)
    *   **Macroscopic View**: 여러 연구를 합쳐서(Meta-analysis) 더 큰 흐름 파악 가능. (Knowledge synthesis와 연결)
    *   **Baseline Setting**: 새로운 실험을 하기 전, 현재 어디까지 밝혀졌는지 확인.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   모든 위대한 혁신은 기존 지식의 재해석에서 시작되며, 2차 연구는 그 '재료'를 가장 효율적으로 모으는 과정이기 때문임.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 도서관에서 먼지 쌓인 책을 찾는 정책이었으나, 현대 정책은 AI가 실시간으로 전 세계 웹 정보를 긁어 요약해 주는 'AI 가속 2차 연구 정책'으로 전환됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 본 시스템이 Obsidian을 뒤져 600개 주제 정책을 채우는 과정 자체가 고도로 자동화된 '2차 연구 정책'의 실무 사례이며, 여기서 얻은 통찰 정책이 다시 1차적인 실행(코드 작성 등)으로 이어지는 선순환 구조 정책을 가짐.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Efficiency]], [[Knowledge synthesis]], [[Research-Methodology]], [[Reference]], [[Analysis]]
- **Modern Tech/Tools**: Google Scholar, Statista, McKinsey reports, AI Research agents.
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