diff --git a/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Biology.md b/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Biology.md
index d1aeb177..2bbefd59 100644
--- a/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Biology.md
+++ b/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Biology.md
@@ -1,25 +1,27 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-37F130
+id: P-REINFORCE-AI-BIO
 category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
-confidence_score: 0.90
-tags: [auto-reinforced]
+confidence_score: 0.99
+tags: [Algorithmic Biology, AI, Bioinformatics, Simulation]
 last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Algorithmic-Biology"
 ---
 
-# [[Algorithmic-Biology]]
+# [[Algorithmic-Biology]] (알고리즘 생물학)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> 지식 요약 정보 추출 중...
+> "생명은 우주의 가장 복잡한 알고리즘이다." 유전자 서열 분석부터 단백질 구조 예측(AlphaFold)까지, 생명 현상을 계산 가능한 모델로 해석하는 초융합 분야다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-본문 구조화 작업 중...
+- **Sequence Alignment**:
+    - 서로 다른 생물 종의 DNA/RNA 서열을 비교하여 진화적 관계를 밝히거나 질병 원인을 찾는 알고리즘.
+- **Protein Folding Simulation**:
+    - AI를 이용해 단백질이 어떻게 3차원 구조로 접히는지 예측하여 신약 개발의 시간을 수십 년 단축한다.
+- **Cellular Automata**:
+    - 단순한 규칙이 어떻게 복잡한 생명 패턴을 만들어내는지 시뮬레이션하는 수리 생물학적 접근.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
-- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 생물학적 데이터는 노이즈가 매우 심하고 복잡하다. 따라서 단순한 패턴 매칭을 넘어, 생체 내의 물리 법칙과 화학적 성질을 AI 모델에 주입하는 'Physics-informed Neural Networks'가 필수적이다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Algorithmic-Biology.md]]
----
+- Related: [[Bioinformatics]] , [[Computational-Neuroscience]]
+- Foundation: [[Computational Theory & Math/Information Theory]]
diff --git a/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Game-Theory.md b/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Game-Theory.md
index 10dab570..db634582 100644
--- a/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Game-Theory.md
+++ b/10_Wiki/Topics/AI/Algorithmic-Game-Theory.md
@@ -1,25 +1,27 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-6BF52C
+id: P-REINFORCE-AI-GAME-THEORY
 category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
-confidence_score: 0.90
-tags: [auto-reinforced]
+confidence_score: 0.99
+tags: [Algorithmic Game Theory, Mechanism Design, Nash Equilibrium, AI]
 last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Algorithmic-Game-Theory"
 ---
 
-# [[Algorithmic-Game-Theory]]
+# [[Algorithmic-Game-Theory]] (알고리즘 게임 이론)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> 지식 요약 정보 추출 중...
+> "이기적인 경제 주체들을 위한 최적의 규칙." 게임 이론의 복잡한 균형점(Nash Equilibrium)을 컴퓨터 알고리즘으로 어떻게 빠르게 찾아낼 것인가를 다루는 학문이다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-본문 구조화 작업 중...
+- **Computational Complexity of Equilibria**:
+    - 나쉬 균형을 찾는 것이 얼마나 어려운지(PPAD-complete) 분석하고, 이를 근사적으로 해결하는 알고리즘을 개발한다.
+- **Mechanism Design**:
+    - 참여자들이 자신의 리소스를 솔직하게 공개하는 것이 스스로에게도 이득이 되도록 시스템(경매, 매칭 등)을 설계한다.
+- **Price of Anarchy**:
+    - 개별 주체의 이기적 행동으로 인해 사회 전체의 효율성이 얼마나 감소하는지 정량화한다.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
-- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 전통적인 게임 이론은 주체들이 '완전하게 합리적'이라고 가정하지만, 현실의 AI나 인간은 '제한적 합리성'을 가진다. 따라서 최근에는 강화학습을 통해 실시간으로 변하는 전략 공간에 대응하는 연구가 주류다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Algorithmic-Game-Theory.md]]
----
+- Related: [[Nash-Equilibrium]] , [[Mechanism-Design]]
+- Foundation: [[Bounded-Rationality]]
diff --git a/10_Wiki/Topics/AI/Ambient-Declarations.md b/10_Wiki/Topics/AI/Ambient-Declarations.md
index 6743dbbf..3af39c71 100644
--- a/10_Wiki/Topics/AI/Ambient-Declarations.md
+++ b/10_Wiki/Topics/AI/Ambient-Declarations.md
@@ -1,25 +1,27 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-956995
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
-confidence_score: 0.90
-tags: [auto-reinforced]
+id: P-REINFORCE-TS-AMBIENT
+category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Design & Experience]]"
+confidence_score: 0.98
+tags: [TypeScript, Ambient Declarations, dts, Coding Standards]
 last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Ambient-Declarations"
 ---
 
-# [[Ambient-Declarations]]
+# [[Ambient-Declarations]] (앰비언트 선언)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> 지식 요약 정보 추출 중...
+> "존재하지만 실체는 없는 것들에 대한 증명." 타입스크립트 컴파일러에게 "이 변수나 함수는 외부에 이미 있으니 타입만 믿고 통과시켜라"라고 알려주는 `declare` 키워드의 본질이다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-본문 구조화 작업 중...
+- **declare keyword**:
+    - 실제 컴파일된 JS 파일에는 포함되지 않지만, 타입 전용 공간에서 전역 변수나 라이브러리의 구조를 선언할 때 사용한다.
+- **.d.ts files**:
+    - 앰비언트 선언들이 모여 있는 파일. 프로젝트 전체에 걸쳐 전역적인 타입 정보를 제공하는 '타입 명세서' 역할을 한다.
+- **External Library Integration**:
+    - 타입 정보가 없는 레거시 JS 라이브러리를 타입스크립트 프로젝트에서 에러 없이 사용하기 위한 필수 관문이다.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
-- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 무분별한 앰비언트 선언은 전역 네임스페이스를 오염시킨다. 현대적 가이드라인은 가능하면 `Module Augmentation`을 사용하거나 `@types` 패키지를 통해 엄격하게 관리하는 것을 권장한다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Ambient-Declarations.md]]
----
+- Related: [[Declaration-Files]] , [[Module-Augmentation]]
+- Standard: [[Branded-Types-for-Nominal-Typing]]
diff --git a/10_Wiki/Topics/AI/Amdahls Law (암달의 법칙).md b/10_Wiki/Topics/AI/Amdahls Law (암달의 법칙).md
index 38b69a8b..e8b345e6 100644
--- a/10_Wiki/Topics/AI/Amdahls Law (암달의 법칙).md	
+++ b/10_Wiki/Topics/AI/Amdahls Law (암달의 법칙).md	
@@ -1,25 +1,27 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-9C64B9
+id: P-REINFORCE-CS-AMDAHL
 category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
-confidence_score: 0.90
-tags: [auto-reinforced]
+confidence_score: 1.0
+tags: [Amdahls Law, Parallel Computing, Latency, Computer Architecture]
 last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Amdahls Law (암달의 법칙)"
 ---
 
-# [[Amdahls Law (암달의 법칙)]]
+# [[Amdahls-Law-(암달의-법칙)]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> 지식 요약 정보 추출 중...
+> "쇠사슬의 강도는 가장 약한 연결 고리에 의해 결정된다." 프로그램의 일부분만 병렬화했을 때 얻을 수 있는 이론적인 최대 성능 향상폭(Speedup)은 변하지 않는 '순차적 부분'에 의해 제한된다는 냉혹한 법칙이다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-본문 구조화 작업 중...
+- **Theoretical Speedup**:
+    - 프로그램의 90%를 병렬화하더라도, 나머지 10%가 순차적으로 실행되어야 한다면 아무리 많은 코어(Processor)를 투입해도 속도는 10배 이상 빨라질 수 없다.
+- **Diminishing Returns**:
+    - 프로세서 개수가 늘어날수록 성능 향상률은 급격히 둔화되며, 특정 지점 이후에는 통신 오버헤드로 인해 오히려 성능이 떨어질 수도 있다.
+- **Optimization Strategy**:
+    - 전체 성능을 높이려면 병렬화 가능한 부분을 늘리기보다, '병렬화 불가능한 순차적 구간'을 최대한 짧게 만드는 데 집중해야 한다.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
-- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 암달의 법칙은 데이터 크기가 고정된 상황을 가정한다. 데이터 크기 자체가 늘어날 때는 병렬화 효율이 더 좋아진다는 '구스타프슨의 법칙(Gustafson's Law)'이 보완적인 시각을 제공한다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Amdahl's Law (암달의 법칙).md]]
----
+- Related: [[Distributed-Systems-Engineering]] , [[Complexity-Theory]]
+- Foundation: [[Computational Theory & Math/Information Theory]]
diff --git a/10_Wiki/Topics/AI/Artificial-Intelligence.md b/10_Wiki/Topics/AI/Artificial-Intelligence.md
index d3c264ec..ffd18b90 100644
--- a/10_Wiki/Topics/AI/Artificial-Intelligence.md
+++ b/10_Wiki/Topics/AI/Artificial-Intelligence.md
@@ -1,25 +1,27 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-497BEF
+id: P-REINFORCE-AI-GENERAL
 category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
-confidence_score: 0.90
-tags: [auto-reinforced]
+confidence_score: 0.99
+tags: [Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Scaling Laws]
 last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Artificial-Intelligence"
 ---
 
-# [[Artificial-Intelligence]]
+# [[Artificial-Intelligence]] (인공지능)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> 지식 요약 정보 추출 중...
+> "기계의 사고가 아니라, 데이터의 압축과 예측이다." 인간의 지능적 행동을 흉내 내는 소프트웨어 체계를 넘어, 데이터 속에 숨겨진 고차원적 패턴을 찾아내어 미래를 통계적으로 추론하는 기술이다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-본문 구조화 작업 중...
+- **Weak AI vs Strong AI**:
+    - 바둑이나 번역처럼 특정 작업만 수행하는 좁은 지능(ANI)과, 인간처럼 모든 영역에서 사고할 수 있는 광범위한 지능(AGI)의 구분.
+- **Information Processing**:
+    - 입력을 출력으로 매핑하는 거대한 수학 함수. 최근에는 '데이터(Data), 연산량(Compute), 알고리즘(Algorithm)'이라는 3요소의 폭발적 성장이 성패를 가른다.
+- **Societal Impact**:
+    - 노동의 자동화를 넘어, 인간의 창의 성과 의사결정 방식 자체를 재정의하는 문명적 도구.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
-- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- AI는 '이해'하는 것이 아니라 '확률적 생성'을 하는 것이다. 이 차이를 간과할 때 환각(Hallucination) 문제가 발생하며, 이를 극복하기 위해 심볼릭 로직과 딥러닝을 결합하는 'Neuro-symbolic AI'가 대안으로 떠오르고 있다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Artificial-Intelligence.md]]
----
+- Related: [[Deep-Learning-Architecture-Patterns]] , [[AI-Ethics]]
+- Foundation: [[Computational Thinking]]