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2026-05-02 09:18:34 +09:00
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commit 6445fcc05b
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10_Wiki/Topics_GD/Secondary-Research.md
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# [[Secondary-Research]]
# [[Secondary-Research|Secondary-Research]]
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "거인들의 어깨 빌리기: 내가 직접 실험실에서 땀 흘리는 대신, 이미 누군가가 고생해서 모아둔 데이터나 논문, 리포트를 수집하고 분석하여 빠르게 결론에 도달하는 '지식의 가성비 사냥'."
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1. **장점**:
* **Cost-Efficiency**: 직접 실험(Primary)하는 것보다 훨씬 싸고 빠름. (Efficiency와 연결)
* **Macroscopic View**: 여러 연구를 합쳐서(Meta-[[Analysis]]) 더 큰 흐름 파악 가능. ([[Knowledge synthesis]]와 연결)
* **Macroscopic View**: 여러 연구를 합쳐서(Meta-[[Analysis|Analysis]]) 더 큰 흐름 파악 가능. ([[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]]와 연결)
* **Baseline Setting**: 새로운 실험을 하기 전, 현재 어디까지 밝혀졌는지 확인.
2. **왜 중요한가?**:
* 모든 위대한 혁신은 기존 지식의 재해석에서 시작되며, 2차 연구는 그 '재료'를 가장 효율적으로 모으는 과정이기 때문임.
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- **정책 변화(RL Update)**: 본 시스템이 Obsidian을 뒤져 600개 주제 정책을 채우는 과정 자체가 고도로 자동화된 '2차 연구 정책'의 실무 사례이며, 여기서 얻은 통찰 정책이 다시 1차적인 실행(코드 작성 등)으로 이어지는 선순환 구조 정책을 가짐.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Efficiency]], [[Knowledge synthesis]], [[Research-Methodology]], [[Reference]], [[Analysis]]
- **Modern Tech/Tools**: Google Scholar, Statista, McKinsey [[Reports]], AI Research agents.
- [[Efficiency|Efficiency]], [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]], [[Research-Methodology|Research-Methodology]], [[Reference|Reference]], [[Analysis|Analysis]]
- **Modern Tech/Tools**: Google Scholar, Statista, McKinsey [[Reports|Reports]], AI Research agents.
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