Antigravity Agent
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id: CIRCUIT-001
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category: Dev
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai-[[Interpretability|Interpretability]], mechanistic-interpretability, neural-networks, circuits]
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last_reinforced: 2026-04-26
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# [[Circuit Discovery (회로 발견)|Circuit Discovery (회로 발견)]]
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "거대 모델 속에서 구체적인 기능을 수행하는 작은 알고리즘 지도를 그려라" — 신경망 내부의 특정 뉴런과 헤드들이 어떻게 연결되어 논리적 기능을 수행하는지 식별해내는 기계적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability)의 핵심 기법.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 모델 전체를 블랙박스로 보는 대신, 특정 태스크(예: 간접 목적어 식별)를 수행할 때 활성화되는 최소한의 가중치와 경로를 추출하는 '회로(Circuit)' 식별 패턴.
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- **세부 내용:**
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- **Activation Patching:** 특정 뉴런의 활성화 값을 다른 입력값으로 교체해보며 결과에 미치는 인과적 영향을 측정.
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- **Path Patching:** 레이어 간의 구체적인 연결 경로를 추적하여 정보가 어떻게 흐르는지(Information Flow) 매핑.
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- **Induction Heads:** 이전 패턴을 복사하거나 문맥을 이해하는 데 특화된 특정 어텐션 헤드 구조의 발견.
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- **Automated Circuit Discovery (ACD):** 방대한 파라미터 중 유의미한 연결망을 알고리즘적으로 자동 탐색.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순 시각화(Saliency Map) 수준을 넘어, 모델 내부에서 수학적으로 정의 가능한 알고리즘을 찾아내는 정교한 단계로 진화.
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- **정책 변화:** 모델의 안전성 검증([[Alignment|Alignment]])을 위해 잠재적인 유해 논리 회로가 형성되었는지 감지하는 도구로 활용 비중 확대.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** 10_Wiki/💡 Topics/AI
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- **Related:** Mechanistic-Interpretability, Neuron-Attribution, Feature-Visualization
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- **Raw Source:** 00_Raw/2026-04-20/Circuit Discovery.md
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