매번 0부터 다시 읽는 RAG·NotebookLM과 달리, 원본을 한 번 정독해 [[링크]]로 연결된 마크다운 위키로 '컴파일'하는 지식 축적 방식입니다.
왜 지식이 축적되지 않는가
우리가 AI를 쓰는 방식은 매번 처음부터 찾는 구조입니다. ChatGPT에 파일을 올리거나, NotebookLM에 자료를 넣어도 마찬가지입니다.
Andrej Karpathy(전 Tesla AI 총괄, OpenAI 창립 멤버)가 2026년 4월에 공개한 LLM Wiki 아이디어는 이 문제를 정면으로 해결합니다. AI가 자료를 받으면 읽고, 핵심을 정리하고, 기존에 정리해둔 내용과 연결하고, 모순이 있으면 플래그까지 달아놓습니다. 한 번 정리해두면, 새로운 자료가 들어왔을 때 기존 정리 위에 쌓이는 구조입니다.
