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10_Wiki/Topics_Blog/Reinforcement Learning (RL).md

@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, reinforcement-learning, machine-learning, ai-training, o
 last_reinforced: 2026-04-20
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-# [[Reinforcement Learning (RL)]]
+# [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "시행착오를 통한 지능의 획득: 데이터가 아닌 '보상'이라는 피드백을 나침반 삼아, 에이전트가 환경과 상호작용하며 스스로 최후의 승리 전략을 깨우쳐가는 야생의 학습법."
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 - **정책 변화(RL Update)**: 보상만을 쫓는 에이전트가 예상치 못한 위험(Safety Violation)을 저지르는 것을 막기 위해, 수치화된 보상 뒤에 '인간의 윤리적 제약'을 프로그래밍하는 '정렬(Alignment) 정책'이 RL 연구의 최우선 순위로 부상함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Proximal Policy Optimization (PPO)]], [[Policy-Optimization]], [[Ps-Reinforce]], Neurobiology of Reward, Game Theory
+- [[Proximal Policy Optimization (PPO)|Proximal Policy Optimization (PPO)]], [[Policy-Optimization|Policy-Optimization]], [[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]], Neurobiology of Reward, Game Theory
 - **Modern Tech/Tools**: Gymnasium (OpenAI Gym), DeepMind MuJoCo, Ray Rllib.
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