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[G1-Sync] Manual knowledge update

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Antigravity Agent
2026-04-30 22:42:02 +09:00
parent 0bd4f19e38
commit c36c0644a1
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10_Wiki/Topics/Diminishing Returns (한계 수익 체감).md
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@@ -1,8 +1,8 @@
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id: P-REINFORCE-AI-DIMINISHING-RETURNS
id: [[P-Reinforce]]-AI-DIMINISHING-RETURNS
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.98
tags: [Economics, Systems, Optimization, Efficiency]
tags: [Economics,[[ system]]s, [[Optimization]], [[Efficiency]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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@@ -25,5 +25,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
- AI 스케일링 법칙(Scaling Laws)은 한계 수익 체감을 정면으로 돌파하는 것처럼 보였다. 하지만 최근에는 모델 크기를 키우는 것보다 데이터의 질을 높이거나 추론 시간을 늘리는 것이 더 효율적임이 밝혀지며, '어떤 자원'에 투자할 것인가에 대한 패러다임이 다시 변하고 있다.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Amdahls Law (암달의 법칙)]] , Scaling-Laws-of-Neural-Language-Models
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- Law: Brooks-Law