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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/Robustness.md
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@@ -1,8 +1,8 @@
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id: P-REINFORCE-AUTO-ROBU-001
id: [[P-Reinforce]]-AUTO-ROBU-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, robustness, software-quality, reliability, edge-cases]
tags: [auto-reinforced, robustness, software-quality, [[Reliability]], edge-cases]
last_reinforced: 2026-04-20
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@@ -21,7 +21,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
* **Adversarial Robustness**: 육안으로는 식별 불가능한 미세한 노이즈(Adversarial Attack)를 추가해도 모델이 오답을 내지 않도록 방어하는 능력.
* **Domain Generalization**: 훈련 데이터와 사뭇 다른 실제 현장 데이터에서도 성능이 급격히 저하되지 않는 특성.
3. **강건성 측정**:
* 스트레스 테스트, 퍼징(Fuzzing), 카오스 엔지니어링(Chaos Engineering) 등을 통해 시스템의 한계를 밀어붙여 검증.
* 스트레스 테스트, 퍼징([[Fuzzing]]), 카오스 엔지니어링(Chaos Engineering) 등을 통해 시스템의 한계를 밀어붙여 검증.
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 '성능(Performance)'이 최고였으나, 현대 인프라 정책은 성능이 조금 낮더라도 치명적 오류를 내지 않는 '강건한 설계'를 우선순위로 둠. "가장 빠른 차보다 가장 안전한 차가 먼저다."