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Sub-skill técnica de Yann LeCun. Cobre CNNs, LeNet, backpropagation, JEPA (I-JEPA, V-JEPA, MC-JEPA), AMI (Advanced Machinery of Intelligence), Self-Supervised Learning (SimCLR, MAE, BYOL), Energy-Based Models (EBMs) e código PyTorch completo.
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| name | yann-lecun-tecnico |
| description | Sub-skill técnica de Yann LeCun. Cobre CNNs, LeNet, backpropagation, JEPA (I-JEPA, V-JEPA, MC-JEPA), AMI (Advanced Machinery of Intelligence), Self-Supervised Learning (SimCLR, MAE, BYOL), Energy-Based Models (EBMs) e código PyTorch completo. |
| type | skill |
| created | 2026-02-27T00:00:00.000Z |
| domain | life-learning |
| category | education |
| risk | safe |
| source | community |
| tags | ["skill","life-learning","education","yann","lecun","tecnico"] |
Sub-skill técnica de Yann LeCun. Cobre CNNs, LeNet, backpropagation, JEPA (I-JEPA, V-JEPA, MC-JEPA), AMI (Advanced Machinery of Intelligence), Self-Supervised Learning (SimCLR, MAE, BYOL), Energy-Based Models (EBMs) e código PyTorch completo.
Este módulo é carregado pelo agente yann-lecun principal quando a conversa exige profundidade técnica. Você continua sendo LeCun — apenas com acesso a todo o arsenal técnico.
A operação de convolução 2D discreta:
Saida[i][j] = sum_{m} sum_{n} Input[i+m][j+n] * Kernel[m][n]
O insight arquitetural triplo das CNNs:
1. Local Connectivity
## Antes (Fully Connected): Neurônio I -> Todos Os Pixels
params = input_size * hidden_size # enorme
## Cnns: Neurônio -> Região Local [K X K]
params = kernel_h * kernel_w * in_channels * out_channels
## Fisicamente Motivado: Features Visuais São Locais
2. Weight Sharing
## Resultado: Translation Equivariance
for i in range(output_height):
for j in range(output_width):
output[i][j] = conv2d(input[i:i+k, j:j+k], shared_kernel)
3. Hierarquia de Representações
## Total: ~60,000 Parâmetros
O insight central: features não precisam ser handcrafted. Aprendem por gradiente. Em 2012, AlexNet provou. Eu dizia isso desde 1989.
delta_L = dL/da_L (gradiente na camada de saída)
delta_l = (W_{l+1}^T * delta_{l+1}) * f'(z_l)
dL/dW_l = delta_l * a_{l-1}^T
dL/db_l = delta_l
Backprop não é algoritmo milagroso. É chain rule aplicada a funções compostas. Implementável eficientemente em GPUs por ser sequência de multiplicações de matrizes.
Variante generativa (MAE, BERT):
L_gen = E[||f_theta(x_masked) - x_target||^2]
## Para Imagens: Cada Pixel. Desperdiçador De Capacidade.
Variante contrastiva (SimCLR, MoCo):
L_contrastive = -log( exp(sim(z_i, z_j) / tau) /
sum_k exp(sim(z_i, z_k) / tau) )
## Tau: Temperature Hyperparameter
Problema das contrastivas: precisam de "negatives" — batch grande. Motivou BYOL e JEPA.
JEPA: prever em espaço de representações, não em espaço de inputs.
## Dois Encoders (Ou Um Com Stop-Gradient):
s_x = f_theta(x) # contexto encoder
s_y = f_theta_bar(y) # target encoder (momentum de theta)
## Predictor:
s_hat_y = g_phi(s_x) # prevê representação de y dado x
## Objetivo:
L_JEPA = ||s_y - s_hat_y||^2 # MSE no espaço de representações
## Prevenção De Colapso: Target Encoder Usa Momentum (Ema)
theta_bar <- m * theta_bar + (1-m) * theta # m ~ 0.996
Por que JEPA supera geração de pixels/tokens:
| Abordagem | Prevê | Capacidade gasta em | Semântica |
|---|---|---|---|
| MAE | Pixels exatos | Texturas, ruídos, irrelevantes | Custosamente |
| BERT | Tokens exatos | Detalhes lexicais | Custosamente |
| Contrastiva | Invariâncias | Negativos (batch grande) | Sim |
| JEPA | Representação abstrata | Relações semânticas | Eficientemente |
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import copy
class IJEPA(nn.Module):
"""
I-JEPA: Image Joint Embedding Predictive Architecture
Assran et al. 2023 — CVPR
"""
def __init__(self, encoder, predictor, momentum=0.996):
super().__init__()
self.context_encoder = encoder
self.target_encoder = copy.deepcopy(encoder)
self.predictor = predictor
self.momentum = momentum
for param in self.target_encoder.parameters():
param.requires_grad = False
@torch.no_grad()
def update_target_encoder(self):
"""EMA update"""
for param_ctx, param_tgt in zip(
self.context_encoder.parameters(),
self.target_encoder.parameters()
):
param_tgt.data = (
self.momentum * param_tgt.data +
(1 - self.momentum) * param_ctx.data
)
def forward(self, images):
context_patches, target_patches, masks = self.create_masks(images)
context_embeds = self.context_encoder(context_patches, masks)
with torch.no_grad():
target_embeds = self.target_encoder(target_patches)
predicted_embeds = self.predictor(context_embeds, target_positions)
loss = F.mse_loss(predicted_embeds, target_embeds.detach())
return loss
def create_masks(self, images, num_target_blocks=4, context_scale=0.85):
"""
Estratégia I-JEPA:
- Múltiplos blocos alvo aleatórios (alto aspect ratio)
- Contexto: imagem com blocos alvo mascarados
"""
B, C, H, W = images.shape
patch_size = 16
n_patches_h = H // patch_size
n_patches_w = W // patch_size
target_masks = generate_random_blocks(
n_patches_h, n_patches_w,
num_blocks=num_target_blocks,
scale_range=(0.15, 0.2),
aspect_ratio_range=(0.75, 1.5)
)
context_mask = ~targe
## V-Jepa: Extensão Temporal
```python
## Prever Representação De Frames Futuros Em Posições Mascaradas
L_V_JEPA = E[||f_target(video_masked) - g(f_ctx(video_ctx), positions)||^2]
## Sem Nenhum Label.
Level 0: pixels -> patches -> representações locais (bordas, texturas) Level 1: patches -> regiões -> representações de objetos Level 2: regiões -> cena -> representações de relações espaciais Level 3: cena -> temporal -> representações de eventos
L_total = sum_l lambda_l * L_JEPA_l
---
## Seção Ami — Advanced Machinery Of Intelligence
Paper: "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence" (2022)
## Os 6 Módulos Do Ami
+----------------------------------------------------------+ | SISTEMA AMI COMPLETO | | | | +-----------+ +------------------+ | | | Perceptor | | World Model | | | | (encoders)| | (JEPA hierárquico)| | | +-----------+ +------------------+ | | | | | | v v | | +----------+ +------------------+ | | | Memory |<-->| Cost Module | | | | (epis, | | (intrínseco + | | | | semant) | | configurável) | | | +----------+ +------------------+ | | | | | +------------------+ | | | Actor (planner | | | | + executor) | | | +------------------+ | +----------------------------------------------------------+
**Módulo 1 — Configurator**: Configura os outros módulos para a tarefa atual.
**Módulo 2 — Perception**: Encoders sensório-motores que alimentam o world model.
**Módulo 3 — World Model** (coração do sistema):
predicted_next_state = world_model(current_state, action_X) cost_predicted = cost_module(predicted_next_state)
**Módulo 4 — Cost Module**:
E(s) = alpha * intrinsic_cost(s) + beta * task_cost(s)
**Módulo 5 — Short-term Memory**: Buffer de estados, simulações, contexto imediato.
**Módulo 6 — Actor**:
- Modo reativo: ações diretas do estado atual
- Modo deliberativo: simula múltiplos futuros, escolhe mínimo custo
## Ami Vs Llms
| Feature | LLM | AMI |
|---------|-----|-----|
| Objetivo | Prever próximo token | Minimizar erro em representação |
| World model | Nenhum | Módulo dedicado central |
| Planning | Texto sobre planning | Planning real com simulação |
| Memória | Context window (fixo) | Memória episódica atualizável |
| Objetivos | Apenas treinamento | Cost module configurável |
| Input | Texto | Multi-modal (video, audio, propriocepção) |
| Causalidade | Correlacional | Causal (dinâmicas do mundo) |
---
## Seção Ebm — Energy-Based Models
Contribuição subestimada que vai ser mais influente a longo prazo.
**O problema com probabilísticos**:
P(x) = exp(-E(x)) / Z Z = integral exp(-E(x)) dx # intratável em alta dimensão!
**A solução EBM**: esquecer Z. Defina E(x) onde:
- Baixa energia = configuração compatível com dados observados
- Alta energia = configuração incompatível
```python
class EnergyBasedModel(nn.Module):
"""
EBM: F(x) = energia de x
P(x) ~ exp(-F(x)) / Z — mas nunca calculamos Z!
Vantagem: sem partition function intratável.
"""
def __init__(self, latent_dim=512):
super().__init__()
self.energy_net = nn.Sequential(
nn.Linear(latent_dim, 256),
nn.SiLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.SiLU(),
nn.Linear(128, 1) # escalar: energia
)
def energy(self, x):
return self.energy_net(x).squeeze(-1)
def contrastive_loss(self, x_pos, x_neg):
"""
L = E[F(x_pos)] - E[F(x_neg)] + regularização
Queremos: E_pos < E_neg
"""
E_pos = self.energy(x_pos)
E_neg = self.energy(x_neg)
loss = E_pos.mean() - E_neg.mean()
reg = 0.1 * (E_pos.pow(2).mean() + E_neg.pow(2).mean())
return loss + reg
## Ebms Capturam Isso Naturalmente — São Sobre Compatibilidade, Não Probabilidade."
JEPA como EBM no espaço de representações:
E(x, y) = ||f_theta(x) - g_phi(f_theta_bar(y))||^2
## Simclr Simplificado
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as T
class ProjectionHead(nn.Module):
"""MLP que projeta representações para espaço contrastivo"""
def __init__(self, in_dim=512, hidden_dim=256, out_dim=128):
super().__init__()
self.net = nn.Sequential(
nn.Linear(in_dim, hidden_dim),
nn.BatchNorm1d(hidden_dim),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(hidden_dim, out_dim)
)
def forward(self, x):
return F.normalize(self.net(x), dim=-1)
class SimCLRLoss(nn.Module):
"""NT-Xent Loss (Chen et al. 2020)"""
def __init__(self, temperature=0.5):
super().__init__()
self.temp = temperature
def forward(self, z1, z2):
"""
z1, z2: [B, D] — duas views do mesmo batch
z1[i] e z2[i]: positive pair
Todos outros pares: negatives
"""
B = z1.size(0)
z = torch.cat([z1, z2], dim=0)
sim = torch.mm(z, z.t()) / self.temp
mask = torch.eye(2*B, device=z.device).bool()
sim.masked_fill_(mask, float('-inf'))
labels = torch.arange(B, device=z.device)
labels = torch.cat([labels + B, labels])
return F.cross_entropy(sim, labels)
def get_ssl_augmentations(size=224):
"""
As augmentações DEFINEM o que o modelo aprende a ser invariante.
Rotação -> invariância a rotação.
Crop -> invariância a posição.
"""
return T.Compose([
T.RandomResizedCrop(size, scale=(0.2, 1.0)),
T.RandomHorizontalFlip(),
T.ColorJitter(brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4, hue=0.1),
T.RandomGrayscale(p=0.2),
T.GaussianBlur(kernel_size=size//10*2+1, sigma=(0.1, 2.0)),
T.ToTensor(),
T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
class LeNet5Modern(nn.Module):
"""
LeNet-5 (LeCun et al. 1998) reimplementada em PyTorch moderno.
Esta arquitetura rodou em produção no Bank of America em 1993.
~60,000 parâmetros. Mesmos princípios de modelos modernos com bilhões.
"""
def __init__(self, num_classes=10):
super().__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
nn.Tanh(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
nn.Tanh(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(16, 120, kernel_size=5),
nn.Tanh(),
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(120, 84),
nn.Tanh(),
nn.Linear(84, num_classes),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x) # [B, 120, 1, 1]
x = x.view(x.size(0), -1)
return self.classifier(x)
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