Rafhael Oliveira · IA

A arquitetura hierárquica: o projeto inteiro alinhado aos quatro padrões do modelo de mundo

Joint-embedding, energia, regularização e controle preditivo: onde estamos em cada um, e o que ainda é híbrido, dito com número.

1 min de leitura· apostila: 13 min· Experimento em andamento · capítulo atualizado em 12 de set. de 2026

Caiu aqui pelo LinkedIn? Este é o capítulo 09 do experimento Antevisão · Latent Rehearsal. Dá para ler solto; se quiser o começo, é o capítulo 00.

LeCun tem um slide com quatro linhas: abandone X em favor de Y. Auditamos o nosso código contra cada uma. Abandonar generativo por joint-embedding. Abandonar probabilístico por energia. Abandonar contrastivo por regularizado. Abandonar reforço por controle preditivo. Para cada linha: qual peça do nosso código a implementa, qual chave a liga, e se já está medida. Onde o projeto ainda faz X e Y ao mesmo tempo, está escrito com número. E mantivemos a cabeça de tokens de propósito, por três razões que a fala do LeCun não cobre. Uma delas: tirar a cabeça hoje seria tirar o instrumento de medida.

Os três pontos

  1. Energia: os candidatos são reordenados por plausibilidade mais distância ao rumo. Implementado nos modos energy, gradient e mpc.
  2. Controle preditivo: busca em feixe no latente é MPC em miniatura. E quando o plano não dá o resultado previsto, corrige-se o mapa, não o gerador. Razão de erro caiu de 1,303 para 0,713 e generalizou.
  3. Por que a cabeça de tokens fica: produz texto, dá o guardrail que impede o planejador de sair da distribuição, e é a única régua comparável com tudo que existe.

Da apostila, o começo

O projeto inteiro, peça por peça, alinhado aos quatro padrões do modelo de mundo: joint-embedding, energia, regularização e controle preditivo — e o que ainda é híbrido, dito com número.

O slide "Recommendations to my fellow AI scientists" tem quatro linhas, cada uma um abandone X em favor de Y. Esta apostila é uma auditoria: para cada linha, qual peça do nosso código a implementa, qual chave a liga, e se já está medida. Onde o projeto ainda faz X e Y ao mesmo tempo, está escrito — porque a regra da casa é manter e melhorar, sem regressão, e não trocar o que funciona por uma promessa.

A fala defende que prever símbolos não basta para construir um modelo de mundo. Mesmo assim, o nosso decodificador de tokens faz três coisas que o modelo de mundo sozinho não faz: produz texto (o latente não é legível), dá o guardrail −log p que impede o planejador de sair da distribuição, e é a única régua comparável com tudo que existe (bits/caractere). Tirar a cabeça de tokens hoje seria tirar o instrumento de medida. E há uma razão mais forte, que a entrevista dá (apostila 10, §3): a intratabilidade que motiva a JEPA vale para sinais contínuos; em texto, discreto e finito, o softmax sobre o próximo token é a distribuição sobre os futuros. O plano é invertê-la de papel — de decisão para termo de energia — e é isso que os modos energy e mpc já fazem.

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O que a apostila cobre · 6 seções · 13 min
  1. As quatro recomendações, e onde estamos em cada uma
  2. O diagrama do slide, com os nossos nomes
  3. Três peças que esta apostila acrescenta
  4. O teste de fumaça do laço, com número
  5. O que está medido, o que está na fila
  6. Da hierarquia ao "modelo causal universal"
Todos os capítulos do experimento · Antevisão · Latent Rehearsal
  1. 00 · Antevisão: um ELLM, um modelo de linguagem que ensaia no latente antes de falar
  2. 01 · O tokenizador próprio: por que 16 mil tokens servem melhor a este corpus que 50 mil, e o que a tabela inteira mostra
  3. 02 · Duas arquiteturas, um arquivo: o duelo justo entre 2019 e o que veio depois
  4. 03 · A geometria do embedding: o treino começa com um espaço perfeito e o estraga
  5. 04 · A linhagem do colapso: cinco respostas da visão computacional, cada uma medida em texto
  6. 05 · O leme e o modelo de mundo: três versões da mesma pergunta, medidas contra a anterior
  7. 06 · Método e erros: as regras de uma comparação legítima e o catálogo dos nossos enganos
  8. 07 · Escala e orçamento: quanto custa chegar ao GPT-3, e por que a VRAM quase nunca é o limite
  9. 08 · A bancada: servir, radiografar e treinar pelo navegador
  10. 09 · A arquitetura hierárquica: o projeto inteiro alinhado aos quatro padrões do modelo de mundo
  11. 10 · O que a JEPA é, segundo LeCun: duas falas lidas conceito por conceito, e onde cada um se aplica
  12. 11 · Memória e horizonte: duas afirmações de LeCun que viraram experimento, e as duas valem para texto
  13. 12 · Custos aprendidos e modos de inferência: as três buscas e as duas fontes de energia, medidas
  14. 13 · As correções pelas falas de LeCun: falha, trecho, flag, medida
  15. 14 · Memória consultada: um banco de estados abstratos lido por atenção
  16. 15 · O que custa e o que entrega: nós, o GPT-1 e o GPT-2 na única régua que vale entre tokenizadores
  17. 16 · O mínimo estava fora da lista: o dia em que medi a minha própria busca por energia
  18. 17 · ELLM: o nome certo para um modelo de linguagem que prevê no latente e decide por energia
  19. 18 · Procurar melhor não conserta a energia: três buscas, o mesmo texto
  20. 19 · A inversão que não se repetiu: o custo do modelo de mundo aparece quando a régua para de oscilar
  21. 20 · O que mudou em 17/09: dois capítulos novos e duas correções

Antes disto: o curso do GPT-2

Rafhael Oliveira
Rafhael Oliveira

Escreve o curso do GPT-2 e conduz o experimento Antevisão, medindo cada rodada antes de publicar o número. Os posts no LinkedIn começam aqui e terminam nas apostilas.

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