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

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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