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10_Wiki/Topics_GD/Circuit Discovery (회로 발견).md

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-# [[Circuit Discovery (회로 발견)]]
+# [[Circuit Discovery (회로 발견)|Circuit Discovery (회로 발견)]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "거대한 신경망 속에서 특정 기능을 수행하는 '작은 부품'을 찾아내는 고고학." 딥러닝 모델 내부의 뉴런과 가중치들이 어떻게 결합하여 특정 알고리즘(예: 간접 목적어 식별)을 구현하는지 밝히는 과정이다.
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 - **Significance**: 블랙박스인 AI 모델을 해석 가능한 시스템으로 전환하여 안전성(Safety)과 제어 가능성을 확보한다.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
-- 현재의 회로 발견은 주로 작은 모델(GPT-2 등)에서 성공적이며, 수천억 개의 파라미터를 가진 대규모 모델에서는 회로의 중첩과 복잡성 때문에 자동화된 회로 발견(Automated [[Circuit Discovery]]) 기술이 활발히 연구되고 있다.
+- 현재의 회로 발견은 주로 작은 모델(GPT-2 등)에서 성공적이며, 수천억 개의 파라미터를 가진 대규모 모델에서는 회로의 중첩과 복잡성 때문에 자동화된 회로 발견(Automated [[Circuit Discovery|Circuit Discovery]]) 기술이 활발히 연구되고 있다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Related: [[Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)]] , Monosemanticity (일의성)
+- Related: [[Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)|Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)]] , Monosemanticity (일의성)
 - Concepts: Superposition (중첩)