--- id: wiki-2026-0508-stability title: Stability category: 10_Wiki/Topics status: verified canonical_id: self aliases: [P-Reinforce-AUTO-STAB-RD] duplicate_of: none source_trust_level: A confidence_score: 0.92 tags: [uncategorized] raw_sources: [] last_reinforced: 2026-05-08 github_commit: pending inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08) --- # [[Stability]] > [!NOTE] > 안정성에 관한 단일 개념은 시스템 설계상의 트레이드오프를 다루는 **[[Stability vs Flexibility]]** 문서에서 통합하여 깊이 있게 다루고 있습니다. 위 링크로 이동해 주시기 바랍니다. 🫡🐟 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary) > AI 시스템의 안정성은 입력 perturbation·분포 변화·파라미터 변동 하에서 출력 일관성을 유지하는 능력으로, 신뢰성·재현성·안전성의 토대가 된다. ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content) **추출된 패턴:** 학습 안정성(loss 발산 방지)과 추론 안정성(출력 변동성)은 별개 — 전자는 옵티마이저·정규화 문제, 후자는 샘플링·탈옥 문제. **세부 내용:** - **학습 안정성**: gradient clipping, learning rate warmup, residual scaling. - **추론 안정성**: temperature 고정, deterministic flag, seed 관리.너가 말한거 방금 개선했어. 다시 한번 분석해줘. - **분포 외 강건성**: adversarial training, ensemble. - **재현성**: hardware nondeterminism (cuDNN), float precision. - **안전성**: jailbreak 저항, prompt injection 방어. ## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge) **언제 이 지식을 쓰는가:** - *(TODO)* **언제 쓰면 안 되는가:** - *(TODO)* ## 🧪 검증 상태 (Validation) - **정보 상태:** draft - **출처 신뢰도:** A - **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)* ## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check) - **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)* - **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화) - **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강. ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates) - **과거 데이터와의 충돌:** 없음 - **정책 변화:** 없음 ## 🔗 지식 연결 (Graph) - **Parent:** [[10_Wiki/Topics]] - **Related:** *(TODO: 최소 2개)* - **Opposite / Trade-off:** *(TODO)* - **Raw Source:** 직접 입력 ## 🕓 변경 이력 (Changelog) | 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 | |------|-----------|-----------|--------| | 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |