요청하신 소스 문서(raw/ChatGPT보다 세상을 더 잘 이해하는 당신의 고양이, 그리고 이것 때문에 메타를 그만둔 AI 대부 중 한 명-ko.md)를 바탕으로 지정된 규칙과 템플릿 구조를 엄격히 준수하여 **‘자가 지도 학습’**에 대한 위키 노트를 작성 완료했습니다.
생성된 위키 노트 파일 경로:
file:///Users/railscraft/.gemini/antigravity-cli/scratch/llm-wiki/wiki/자가 지도 학습.md
[작성 내용 요약]
- Frontmatter: 요청하신 템플릿 스키마(
type: workflow,status: draft,core: false,sources,created: 2026-08-28,updated: 2026-08-28)를 완벽히 준수했습니다. - 핵심 요지 및 수치/출처 연동: 얀 르쿤 교수의 ‘케이크 비유(Cake Analogy)’, 4세 아동의 시각 원시 정보량, 100만 시간 비디오 학습 및 62시간 미만 로봇 실습 데이터 등 수치적 검증 가능 지표에 소스 파일 명시를 완료했습니다.
- 구체적 코드 및 모델 예시: PyTorch 기반 바로우 트윈스(Barlow Twins) 자가 지도 손실 함수 코드 예시와
V-JEPA 2,AMI Labs,World Labs,Genie 3등 실재 모델 및 연구 시나리오를 포함했습니다. - 충돌 섹션: 단순 스케일업(Scale-up) 진영(리처드 서튼의 ‘쓰라린 교훈’ 및 LLM 기반 Vision-Language-Action 모델)과 알고리즘적 공간/개념 예측 진영(얀 르쿤의 세계 모델 및 JEPA) 간의 대립적 주장을 명확히 정리했습니다.
- 위키링크 연동:
[[세계 모델(World Model)]],[[JEPA]],[[바로우 트윈스(Barlow Twins)]],[[V-JEPA 2]],[[지도 학습(Supervised Learning)]],[[강화 학습(Reinforcement Learning)]],[[모라벡의 역설(Moravec's Paradox)]]등 다양한 관련 노드가 유연하게 연결되도록 obsidian 링크를 적용했습니다.