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

10_Wiki/Topics/Other/Joint-Optimization.md

@@ -1,9 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-JOOP-001
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-joint-optimization
+title: Joint Optimization
+category: 10_Wiki/Topics
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 last_reinforced: 2026-04-20
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Joint-Optimization|Joint-Optimization]]
@@ -20,7 +29,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   각 부분은 최선일지라도 그들의 연결점에서 병목(Bottleneck)이 생기는 것을 원천 봉쇄하여 전체 시스템의 효율을 극대화함. ([[Efficiency|Efficiency]]와 연결)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 복잡성을 줄이기 위해 각 단계를 독립적으로 분리하여 관리하는 '모듈화 정책'이 우세했으나, 현대 정책은 최고 성능을 위해 모듈 간의 경계를 허물고 동시에 학습/설계하는 '통합 정책'이 대세가 됨(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 다계층 에이전트 시스템 정책에서, 기획 에이전트와 실행 에이전트를 따로 두지 않고 서로의 피드백을 즉시 반영하여 전체 워크플로우를 공동 최적화하는 정책이 차세대 에이전트 설계의 핵심이 됨. (Agentic-Workflow와 연결)
 
@@ -28,3 +37,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Optimization|Optimization]], [[Efficiency|Efficiency]], Deep Learning (DL), [[Hardware|Hardware]], Agentic-Workflow
 - **Modern Tech/Tools**: DeepSpeed (Training optimization), End-to-end autonomous driving, ASIC co-design.
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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.)*
+
+## 🧬 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 |