[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,62 +2,34 @@
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id: wiki-2026-0508-synthetic-data-generation
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title: Synthetic Data Generation
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [AI-DATA-SYNTH-001]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: wiki-2026-0508-synthetic-data
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duplicate_of: "[[Synthetic-Data]]"
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aliases: []
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, data-science, Synthetic-Data, gan, data-augmentation, privacy-preserving, Generative-AI]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, synthetic-data, data-generation]
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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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# Synthetic Data Generation (합성 데이터 생성)
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# Synthetic Data Generation
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "데이터 기근의 시대에 실제 세계의 분포를 완벽하게 모사한 가상의 데이터를 무한히 복제하고, 현실이 주지 못하는 극한의 시나리오로 지능을 단련하라" — 인공지능 모델을 활용하여 실제 데이터의 통계적 특성을 유지하면서 새로운 데이터를 생성하는 기술.
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> **이 문서는 [[Synthetic-Data]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Distribution Learning and Artificial Sampling" — 실제 데이터의 잠재적인 분포를 학습(GAN, VAE, Diffusion)하여 현실에는 존재하지 않지만 현실적인 데이터를 생성하거나, 개인 정보 노출 위험이 없는 비식별 데이터를 대량 생산하는 패턴.
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- **주요 생성 기법:**
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- **Generative Models:** GAN, VAE 등을 활용한 이미지/음성/정형 데이터 생성.
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- **LLM-based:** 거대 언어 모델을 활용하여 학습용 텍스트나 코드 생성.
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- **Simulation-based:** 가상 환경([[Unity|Unity]], MuJoCo)에서 물리 법칙이 적용된 로봇/자율주행 데이터 수집.
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- **의의:** 데이터 확보 비용을 획기적으로 낮추고, 개인 정보 보호 규제를 우회하며, 희귀 사례(Edge Cases) 데이터를 인위적으로 보강하여 모델의 안전성과 견고함을 높임.
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## 핵심 요약 (canonical 의 generation aspect)
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- LLM-augmented (Self-Instruct, Magpie, Evol-Instruct).
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- Diffusion-based (FLUX, SDXL).
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- GAN-based (CTGAN, StyleGAN3).
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- Simulation (Omniverse, Carla).
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- Validation (TSTR, FID, DCR).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 합성 데이터는 품질이 낮아 학습에 부적합하다는 인식이 있었으나, 최근에는 'Self-Instruct' 기법처럼 AI가 만든 데이터로 더 뛰어난 AI를 만드는 '지능의 수직 계열화'가 가능해지며 데이터 전략의 핵심으로 부상함.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 특정 도메인의 지식 데이터가 부족할 때, 기존 지식의 논리 구조를 바탕으로 한 합성 지식 생성 파이프라인을 가동하여 에이전트의 추론 범위를 확장함.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Synthetic-Data]] (canonical)
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Generative-Adversarial-Networks|Generative-Adversarial-Networks]]-GAN, [[Self-Supervised-Learning|Self-Supervised-Learning]], [[Privacy-Preserving-AI|Privacy-Preserving-AI]], [[Simulation-Environments|Simulation-Environments]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Synthetic-Data-Generation.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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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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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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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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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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