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10_Wiki/Topics/AI/Exploration-vs-Exploitation.md

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 id: RL-EX-BAL-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [reinforcement-learning, ai, decision-making, exploration, exploitation]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Exploration vs Exploitation (탐색과 활용의 균형)]]
+# Exploration vs Exploitation (탐색과 활용의 균형)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "안전한 현재의 수익과 불확실한 미래의 가능성 사이에서 최적의 배팅 지점을 찾아라" — 강화학습의 핵심 딜레마로, 이미 알고 있는 최선의 행동을 반복하여 보상을 얻는 것(Exploitation)과 더 나은 행동을 찾기 위해 새로운 시도를 하는 것(Exploration) 사이의 트레이드오프.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 지식 검색 에이전트는 사용자의 질문에 대해 가장 관련성 높은 문서만 보여주는 것(Exploitation)을 넘어, 가끔은 의외의 연결 고리를 가진 문서를 제안(Exploration)하여 창의적 통찰을 돕도록 설계됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement-Learning]], [[Q-Learning-Foundations]], [[Multi-Armed-Bandit-MAB]], [[Decision-Making]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Exploration-vs-Exploitation.md]]
+- [[Reinforcement-Learning]], Q-Learning-Foundations, Multi-Armed-Bandit-MAB, Decision-Making
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Exploration-vs-Exploitation.md