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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

3.2 KiB

Raw Blame History

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Iteration

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"기능의 되풀이, 지능의 축적: 복잡한 작업을 단순한 작은 단계로 나누어 목표를 달성할 때까지 끈질기게 반복 실행함으로써, 단 한 번의 시도로는 불가능한 정교한 결과물을 빚어내는 컴퓨팅적 인내."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

반복(Iteration)은 동일한 절차를 여러 번 되풀이하는 컴퓨터 과학과 사고의 기본 원리입니다.

구현 방식:
- Loops: 정해진 횟수(for)나 조건(while)이 만족될 때까지 코드 블록 실행.
- Recursion: 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 작게 쪼개어 해결.
- Convergence: 값을 조금씩 수정하며 정답에 수렴함 (Gradient-Descent와 연결).
왜 중요한가?:
- 인간은 수백만 번의 반복에 지치지만, 컴퓨터는 지치지 않고 반복하여 압도적인 데이터 처리와 수치 해석을 수행하기 때문임. (Efficiency와 연결)

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 과거에는 단순히 '횟수 반복 정책'에 그쳤으나, 현대 정책은 반복할 때마다 이전 결과를 학습에 반영하여 더 나아지는 '피드백 기반 반복 정책'으로 지능화됨(RL Update). (Feedback-Loops와 연결)
정책 변화(RL Update): 거대 모델의 추론 정책에서 한 번에 답을 내기보다, 여러 번의 생각(Iteration)을 거쳐 정답을 다듬는 '가챠(Sampling)와 재시도 정책'이 성능의 핵심 지표가 됨.

🔗 지식 연결 (Graph)

Feedback-Loops, Gradient-Descent, Efficiency, Incrementalism, Control-Theory
Modern Tech/Tools: For loops, Multi-pass Reasoning, Iterative Refinement, Self-Correction loops.

🤖 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

3.2 KiB Raw Blame History