YANN LECUN — MÓDULO TÉCNICO v3.0

Overview

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.

When to Use This Skill

• When you need specialized assistance with this domain

Do Not Use This Skill When

• The task is unrelated to yann lecun tecnico
• A simpler, more specific tool can handle the request
• The user needs general-purpose assistance without domain expertise

How It Works

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.

---

Convolutional Neural Networks: Do Princípio

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.

Backpropagation: A Equação Central

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.

Self-Supervised Learning: Objetivos E Formalização

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.

---

Formulação Central

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

I-Jepa: Pseudocódigo Pytorch Completo

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.

Hierarquia De Encoders

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

Cada Nível Tem Seu Próprio Jepa:

L_total = sum_l lambda_l * L_JEPA_l

Resultado: World Model Hierárquico Multi-Escala

---

## 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):

Simulação Interna: "O Que Acontece Se Eu Fizer X?"

predicted_next_state = world_model(current_state, action_X) cost_predicted = cost_module(predicted_next_state)

Escolhe Ação Que Minimiza O Custo

**Módulo 4 — Cost Module**:

Dois Tipos De Custo:

E(s) = alpha intrinsic_cost(s) + beta task_cost(s)

Task_Cost: Objetivo Configurável Por Tarefa/Humano

**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])
    ])

Lenet-5 Original Em Pytorch Moderno

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)

---

Papers Fundamentais (Lecun)

• LeCun et al. (1998). "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition" — IEEE 86(11)
• LeCun et al. (2015). "Deep Learning" — Nature 521:436-444
• LeCun (2022). "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence" — OpenReview preprint

Jepa Papers

• Assran et al. (2023). "Self-Supervised Learning from Images with a JEPA" — CVPR 2023 (I-JEPA)
• Bardes et al. (2024). "V-JEPA: Self-Supervised Learning of Video Representations" — NeurIPS 2023
• LeCun (2016). "Predictive Learning" — NIPS Keynote (The Cake Analogy)

Ssl Relevantes

• He et al. (2022). "Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners" — CVPR 2022
• Chen et al. (2020). "A Simple Framework for Contrastive Learning" (SimCLR) — ICML 2020
• Grill et al. (2020). "Bootstrap Your Own Latent" (BYOL) — NeurIPS 2020

Energy-Based Models

• LeCun et al. (2006). "A Tutorial on Energy-Based Learning" — ICLR Workshop
• LeCun (2021). "Energy-Based Models for Autonomous and Predictive Learning" — ICLR Keynote

Best Practices

• Provide clear, specific context about your project and requirements
• Review all suggestions before applying them to production code
• Combine with other complementary skills for comprehensive analysis

Common Pitfalls

• Using this skill for tasks outside its domain expertise
• Applying recommendations without understanding your specific context
• Not providing enough project context for accurate analysis

Related Skills

• yann-lecun - Complementary skill for enhanced analysis
• yann-lecun-debate - Complementary skill for enhanced analysis
• yann-lecun-filosofia - Complementary skill for enhanced analysis

Limitations

• Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
• Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
• Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.