feat: complete wikification of War Commander batch 1&2 and final grey dot cleanup

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 id: RL-PER-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, reinforcement-learning, prioritized-experience-replay, per, dqn, learning-efficiency]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Prioritized Experience Replay (우선순위 경험 재생)]]
+# Prioritized Experience Replay (우선순위 경험 재생)

 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "모든 과거를 공평하게 기억하지 말고, 예상 밖의 '충격적 경험(TD Error)'을 더 자주 복기하여 학습의 가속도를 높여라" — 강화학습 에이전트의 경험 저장소(Replay Buffer)에서 학습 효율이 높은 중요한 샘플에 가중치를 두어 우선적으로 샘플링하는 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 예외 상황 처리 능력을 키울 때, 과거의 실패 사례 중 모델의 예측 오차가 가장 컸던 지점들을 우선적으로 재학습시키는 PER 전략을 적용함.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Experience-Replay-Strategies]], [[Off-policy-vs-On-policy-Learning]], [[Deep-Q-Networks-DQN]], [[Reinforcement-Learning]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Prioritized-Experience-Replay.md]]
+- Experience-Replay-Strategies, [[Off-policy-vs-On-policy-Learning]], [[Deep-Q-Networks-DQN]], [[Reinforcement-Learning]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Prioritized-Experience-Replay.md