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10_Wiki/Topics/AI/Pruning-Techniques.md

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 id: AI-OPT-PRUNE-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, pruning, model-compression, optimization, inference-speedup, efficiency]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Pruning Techniques (가지치기 기법)]]
+# Pruning Techniques (가지치기 기법)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "모델의 지능을 훼손하지 않는 선에서 잉여로운 연결(Weights)을 과감히 도려내어, 가볍고 날렵한 '실전용 지능'으로 재탄생시켜라" — 신경망에서 출력에 미치는 영향이 적은 파라미터를 제거함으로써 성능 손실을 최소화하면서 모델의 크기와 연산량을 줄이는 모델 압축 기술.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 로컬 실행 모듈 배포 시, 모델 크기를 1/4 이하로 줄이면서도 정확도를 유지하는 구조적 가지치기 파이프라인을 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Quantization-Foundations]], [[Knowledge-Distillation-Foundations]], [[Model-Compression-and-Deployment]], [[Optimization-in-AI]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Pruning-Techniques.md]]
+- [[Quantization-Foundations]], Knowledge-Distillation-Foundations, Model-Compression-and-Deployment, [[Optimization-in-AI]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Pruning-Techniques.md