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01_Archive/2026-04-20/Grokking (그로킹, 지연 일반화).md

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 📌 Brief Summary
 
@@ -104,8 +104,8 @@ Nanda et al. (2023) - "Progress measures for grokking via mechanistic interpreta
 
 🔗 Knowledge Connections
 
-- **Related Topics:** [[Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)]], [[AI Safety (AI 안전)]], [[SFT (Supervised Fine-Tuning)]], [[강화학습 (Reinforcement Learning)]], [[In-Context Learning (ICL, 문맥 내 학습)]], [[LLM Alignment (LLM 정렬)]]
-- **Projects/Contexts:** [[AI 신뢰성·투명성]]
+- **Related Topics:** [[Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)|Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)]], [[AI Safety (AI 안전)|AI Safety (AI 안전)]], [[SFT (Supervised Fine-Tuning)|SFT (Supervised Fine-Tuning)]], [[강화학습 (Reinforcement Learning)|강화학습 (Reinforcement Learning)]], [[In-Context Learning (ICL, 문맥 내 학습)|In-Context Learning (ICL, 문맥 내 학습)]], [[LLM Alignment (LLM 정렬)|LLM Alignment (LLM 정렬)]]
+- **Projects/Contexts:** AI 신뢰성·투명성
 - **Contradictions/Notes:**
   - Grokking은 주로 소규모 모델·단순 태스크에서 확인 → 대규모 LLM에서 동일 현상이 발생하는지는 연구 중.
   - 매우 오랜 훈련이 필요하므로 실용적 LLM 훈련에서 의도적으로 Grokking을 기다리는 것은 비현실적.