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10_Wiki/Topics_GD/In-Context-Learning.md

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 id: ICL-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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-tags: [ai, llm, [[prompt]]ing, zero-shot, few-shot]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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     - **Zero-shot:** 예시 없이 지시사항만으로 태스크 수행.
     - **Few-shot:** 몇 가지 입-출력 예시를 프롬프트에 포함하여 성능 극대화.
     - **Emergent Ability:** 특정 파라미터 규모 이상의 모델에서 갑자기 나타나는 지능적 특성.
-    - **[[Analogy]] [[Reasoning]]:** 예시 사이의 유추 관계를 파악하여 새로운 입력에 적용.
+    - **[[Analogy|Analogy]] [[Reasoning|Reasoning]]:** 예시 사이의 유추 관계를 파악하여 새로운 입력에 적용.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 학습 데이터에 고정된 지식만 답변하던 방식에서, 주어진 컨텍스트를 바탕으로 '생각하는' 방식으로 패러다임 전환.
 - **정책 변화:** Antigravity 에이전트는 복잡한 작업 지시 시 In-Context Learning을 적극 활용하여, 모델의 기본 성능 이상의 정교한 결과물을 도출함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Few-Shot-Learning]], [[Prompt-Engineering]], Dynamic-Few-Shot, [[RAG]]
+- [[Few-Shot-Learning|Few-Shot-Learning]], [[Prompt-Engineering|Prompt-Engineering]], Dynamic-Few-Shot, [[RAG|RAG]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/In-Context-Learning.md