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Representações e Modelos de Mundo: o Mapa da Série

Antes de prever o mundo, precisamos decidir o que conta como estado. Este artigo apresenta as duas perguntas, os três arcos e as rotas de leitura da série.

Códigos, a Desigualdade de Kraft e o Limite de Shannon

Cinco palavras de dois bits não cabem em um espaço que comporta quatro. Essa frase, escrita em símbolos, é a desigualdade de Kraft — e ela decide, antes de qualquer...

SimCLR: Aprender por Contraste e Pagar pelos Negativos

SimCLR troca o decoder por uma disputa geométrica: duas versões da mesma imagem devem se encontrar; todas as outras no lote tentam separá-las.

MAE: Mascarar 75% da Imagem e Reconstruir o que Falta

O MAE leva o mascaramento da linguagem para imagens, mas explora uma assimetria decisiva: o encoder pesado nunca processa os patches ocultos.

DINO: Autodestilação e Objetos que Emergem da Atenção

DINO troca a regressão vetorial do BYOL por distribuições aguçadas e centralizadas. A combinação aprende sem negativos e faz objetos aparecerem nos mapas de atenção.

Difusão Latente: Comprimir Antes de Gerar

A difusão latente não remove ruído de pixels. Primeiro comprime a imagem, depois aprende a gerar dentro do espaço que o autoencoder decidiu preservar.