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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Sparse Attention.md

@@ -1,9 +1,21 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-SATT-001
-category: Unified
-confidence_score: 1.00
+id: wiki-2026-0508-sparse-attention
+title: Sparse Attention
+category: 10_Wiki/Topics
+status: needs_review
+canonical_id: self
+aliases: [P-Reinforce-AUTO-SATT-001]
+duplicate_of: none
+source_trust_level: A
+confidence_score: 1.0
 tags: [auto-reinforced, sparse-attention, dsa, attention-complexity, efficiency, deepseek]
+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-05-04
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
+tech_stack:
+  language: unspecified
+  framework: unspecified
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 # [[Sparse Attention|Sparse Attention]]
@@ -25,7 +37,7 @@ Sparse Attention은 모든 토큰 간의 상관관계를 계산하는 대신,
     *   시퀀스 길이에 따른 연산량 증가를 선형($O(n)$)으로 억제하여 대규모 데이터 처리가 가능해집니다.
     *   KV 캐시의 메모리 압박을 줄여 추론 효율성을 높입니다.
 
-## ⚖️ Trade-offs & Caveats
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 *   **정보 손실 위험**: 중요한 토큰을 놓칠 경우 모델의 추론 능력이 저하될 수 있습니다(Lost in the middle 현상 등). 이를 방지하기 위한 정교한 하이브리드 아키텍처(예: Gemma 4의 Local-Global 교차 방식)가 요구됩니다.
 *   **구현 복잡성**: 표준 Dense Attention에 비해 인덱싱, 선택 로직 등 아키텍처가 복잡하여 시스템 통합 및 최적화에 높은 기술력이 필요합니다.
 
@@ -36,3 +48,52 @@ Sparse Attention은 모든 토큰 간의 상관관계를 계산하는 대신,
 
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 *Last updated: 2026-05-04*
+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
+
+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
+
+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+
+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+
+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+
+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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+## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
+
+**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
+
+```text
+# TODO
+```
+
+## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
+
+**선택 A를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**선택 B를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**기본값:**
+> *(TODO)*
+
+## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
+
+- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*