자기지도학습
라벨 없는 환경에서 모델이 자체 생성한 신호로 학습 목표를 만드는 기법이다. EvoLib 맥락에서는 추론 중 생성된 행동·추론 흔적을 학습 신호로 재활용하여 별도 레이블 없이 지식을 추출하고 진화시킨다. 이 과정은 외부 피드백 없이도 경험을 지식으로 압축하는 실무적 경로를 제공한다.
