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10_Wiki/Topics_Blog/Proximal Policy Optimization (PPO).md

@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, reinforcement-learning, algorithm, openai, policy-gradie
 last_reinforced: 2026-04-20
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-# [[Proximal Policy Optimization (PPO)]]
+# [[Proximal Policy Optimization (PPO)|Proximal Policy Optimization (PPO)]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "강화학습계의 안정적인 표준: 너무 과감한 변화로 성과가 망가지는 것을 막으면서도, 효율적으로 지식을 습득하게 설계된 '중용'의 최적화 알고리즘."
@@ -30,6 +30,6 @@ PPO(근접 정책 최적화)는 OpenAI에서 2017년에 발표한 알고리즘
 - **정책 변화(RL Update)**: ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 과정에서 PPO가 핵심 엔진으로 사용됨에 따라, 초거대 모델의 학습 안정성을 보장하기 위한 '분산 PPO 병렬화 정책'이 인프라 설계의 핵심이 됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Policy-Optimization]], [[Reinforcement Learning (RL)]], Policy Gradient Methods, [[Optimization]], [[Ps-Reinforce Policy Framework]]
+- [[Policy-Optimization|Policy-Optimization]], [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], Policy Gradient Methods, [[Optimization|Optimization]], [[Ps-Reinforce Policy Framework|Ps-Reinforce Policy Framework]]
 - **Modern Tech/Tools**: Stable Baselines3, OpenAI Gym/Gymnasium, Ray Rllib.
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