feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Data Distillation (데이터 증류).md

@@ -1,9 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-DDIS-001
-category: Unified
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+title: Data Distillation (데이터 증류)
+category: 10_Wiki/Topics
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+tags: [auto-reinforced, data-Distillation, machine-learning, Model-Compression, Efficiency, dataset-synthesis]
+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Data Distillation (데이터 증류)|Data Distillation (데이터 증류)]]
@@ -22,7 +31,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
     *   **Training Speed**: 데이터 양이 적으므로 학습 시간이 극적으로 단축됨. ([[Optimization|Optimization]]과 연결)
     *   **Privacy**: 원본 데이터를 직접 사용하지 않고 가공된 정보만 사용하므로 보안에 유리함.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 무조건 '데이터가 많을수록 좋다'는 정책(Big Data)이 우세했으나, 현대 정책은 불필요한 노이즈를 뺀 '고밀도 정제 데이터 정책'이 모델의 지능 밀도를 높이는 데 더 효과적임을 입증함(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 최근에는 LLM을 이용해 고품질의 합성 데이터를 생성하고 이를 다시 소형 모델 학습에 사용하는 '자기 증류(Self-distillation) 정책'이 소형 모델(sLLM) 전략의 핵심 정책이 됨.
 
@@ -30,3 +39,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Big-Data|Big-Data]], [[Optimization|Optimization]], [[Efficiency|Efficiency]], [[Model-Compression|Model-Compression]], [[CV_Synthesis|CV_Synthesis]]
 - **Modern Tech/Tools**: Dataset Distillation techniques (Matching Gradients), Synthetic datasets.
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **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)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **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 |