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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

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Raw Blame History

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Fitness Landscape (적합도 지형)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"최적의 해를 찾는 과정은 안개 낀 산맥에서 가장 높은 봉우리를 정복하는 탐험과 같다" — 유전형(Genotype)이나 파라미터 조합에 따른 적합도(Fitness) 값을 다차원 공간상의 지형으로 시각화하여, 최적화 과정의 난이도와 전략을 분석하는 도구.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: 탐색 공간 내의 '봉우리(Local Optima)'와 '골짜기'의 분포를 통해, 현재 알고리즘이 정체되어 있는지 아니면 더 나은 해를 향해 나아가고 있는지 판단하는 공간적 메타포 패턴.
핵심 특징:
- Ruggedness (굴곡도): 지형이 얼마나 험난한지 나타냄. 굴곡이 심할수록 지역 최적해에 빠지기 쉬움.
- Neutrality: 적합도 변화가 없는 평평한 평원 지대. 탐색 방향을 잃기 쉬움.
- Epistasis: 변수들 간의 상호작용으로 인해 한 변수의 변화가 지형 전체에 미치는 영향.
의의: 알고리즘의 변이율(Mutation rate)이나 탐색 강도를 결정할 때, 지형의 특성에 맞춰 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 이론적 근거 제공.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 단순히 '더 좋은 값'을 찾는 것에서, 탐색 공간의 '구조'를 이해하여 효율적인 경로를 설계하는 방식으로 최적화의 관점 전환.
정책 변화: Antigravity 프로젝트는 에이전트의 보상 함수 설계 시, 적합도 지형이 너무 뾰족하거나(Needle in a haystack) 너무 평평하지 않도록 설계하여 학습 안정성을 확보함.

🔗 지식 연결 (Graph)

Evolutionary-Computation, Genetic-Algorithms, Black-Box-Optimization, Exploration-vs-Exploitation
Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Fitness-Landscape.md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
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.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

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