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10_Wiki/Topics/AI/Eligibility-Traces.md

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 id: RL-ELIG-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [reinforcement-learning, ai, eligibility-traces, credit-assignment, temporal-difference]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Eligibility Traces (적격성 흔적)]]
+# Eligibility Traces (적격성 흔적)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "현재의 보상을 과거의 어떤 행동에 나누어줄지 결정하는 지능적 기억의 자국" — 강화학습에서 발생한 보상을 과거에 방문했던 상태들과 연결하여 업데이트 효율을 높이는 기술로, TD($\lambda$) 알고리즘의 핵심.
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 - **정책 변화:** Antigravity 에이전트의 다단계 의사결정 모델은 적격성 흔적 원리를 활용하여, 최종 태스크 성공 시 그 과정에서 거쳐온 중간 지식 검색 단계들의 유용성을 소급 평가함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Temporal-Difference-Learning]], [[Reinforcement-Learning]], [[Q-Learning-Foundations]], [[Monte-Carlo-Methods]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Eligibility-Traces.md]]
+- [[Temporal-Difference-Learning]], [[Reinforcement-Learning]], Q-Learning-Foundations, [[Monte-Carlo-Methods]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Eligibility-Traces.md