[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Zero-Shot-Learning.md

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 - **추출된 패턴:** 고차원의 의미 공간(Semantic Space)에서 클래스 간의 관계를 파악하여, 학습 데이터가 존재하지 않는 카테고리에 대해서도 예측을 수행하는 추론 패턴.
 - **작동 원리:**
     - **Attribute Sharing:** 동물을 분류할 때 '줄무늬', '네 발', '육식' 등의 속성을 공유하여, 처음 보는 동물이라도 속성의 조합을 통해 정체를 유추.
-    - **Semantic Embedding:** 텍스트와 이미지를 동일한 벡터 공간에 매핑하여, 텍스트 설명을 통해 이미지의 범주를 인식 (예: CLIP 모델).
-    - **Prompting in LLM:** "다음 문장을 프랑스어로 번역해줘"와 같은 지시만으로 번역을 수행하는 거대 언어 모델의 능력.
+    - **Semantic Embedding:** 텍스트와 이미지를 동일한 벡터 공간에 매핑하여, 텍스트 설명을 통해 이미지의 범주를 인식 (예: [[CLIP]] 모델).
+    - **[[prompt]]ing in LLM:** "다음 문장을 프랑스어로 번역해줘"와 같은 지시만으로 번역을 수행하는 거대 언어 모델의 능력.
 - **의의:** 데이터 수집이 불가능하거나 극히 드문 케이스에 대한 대응력을 제공하여 AI의 범용성을 확장함.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 새로운 위키 주제가 추가될 때 별도의 파인튜닝 없이 제로샷 추론을 통해 초기 초안을 작성하고 카테고리를 분류함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Transfer-Learning-Foundations, [[LLM]], Prompt-Engineering-Mastery, [[One-Shot-Learning]]
+- Transfer-Learning-Foundations, [[LLM]], [[Prompt-Engineering]]-[[Mastery]], [[One-Shot-Learning]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Zero-Shot-Learning.md