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10_Wiki/Topics/AI/Phase-Transitions-in-Learning.md

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 id: AI-PHASE-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, phase-transitions, learning-dynamics, emergent-abilities, grokking]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Phase Transitions in Learning (학습에서의 상전이 현상)]]
+# Phase Transitions in Learning (학습에서의 상전이 현상)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "지루한 정체기 끝에 갑작스러운 깨달음(Grokking)이 찾아오듯, 모델의 지능은 선형적인 성장이 아닌 폭발적인 '상전이'를 통해 도약한다" — 학습 과정에서 손실 함수가 완만하게 줄어들다가 특정 임계점에서 모델의 내부 구조나 일반화 능력이 급격히 변화하는 현상.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 새로운 스킬 학습 시, 단순 수렴 지점을 넘어 상전이 현상이 발생하는 '깊은 학습' 구간까지 모니터링하여 최적의 통찰 수준을 확보함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Overfitting-and-Underfitting]], [[Deep-Learning-Foundations]], [[Emergent-Abilities-in-LLM]], [[Optimization-in-AI]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Phase-Transitions-in-Learning.md]]
+- [[Overfitting-and-Underfitting]], Deep-Learning-Foundations, Emergent-Abilities-in-LLM, [[Optimization-in-AI]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Phase-Transitions-in-Learning.md