# 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.

- Skill: `humaisali/yann-lecun-tecnico` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add humaisali/yann-lecun-tecnico`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/humaisali/yann-lecun-tecnico/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: humaisali (https://skillmd.com/u/humaisali)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/humaisali/yann-lecun-tecnico

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# 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.

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## 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

```python
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) |

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## 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

```python
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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## 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.