Tus hijas te están abandonando por el aborto, republicanos

No es ningún secreto que los niños suelen adoptar las actitudes políticas de sus padres, especialmente cuando crecen en hogares donde los padres están políticamente comprometidos y la discusión política es común. Este fenómeno, llamada socialización política, ocurre en hogares de todo el espectro político. Como explica Daniel Cox, director del Centro de Encuestas sobre la Vida Estadounidense del American Enterprise Institute, también se desarrolla en hogares en los que las inclinaciones políticas son menos partidistas pero aún gravitan hacia un partido.

Hay una excepción crítica a este patrón, que explica por qué esta consistencia generacional es mayor en los hogares de tendencia demócrata que en los republicanos. Como explicó Cox, escribir para su Subpila “Historias”jSólo el 44% de las mujeres jóvenes criadas en hogares republicanos afirman ser republicanas cuando sean adultas, en contraste con el 67% de los hombres jóvenes.

Esa singular distinción, como explica Cox en una entrevista con POLITICOS Calder McHugh, se debe a una serie de factores, incluida una mayor aceptación LGBTQ+ entre las mujeres jóvenes, la influencia de la educación superior y la naturaleza repelente del Partido Republicano en su encarnación actual bajo Donald Trump.

Pero gracias a las acciones imprudentes de la Corte Suprema de Estados Unidos, la cuestión más decisiva ahora para las mujeres jóvenes, según Cox, es el aborto.

Como dijo Cox a POLITICO:

Nuestras encuestas encontraron que después del derrocamiento de Hueva, hubo un enorme aumento de la preocupación por el aborto entre las mujeres jóvenes. En nuestra encuesta previa a las elecciones de 2022, descubrimos que ningún tema es más importante para las mujeres jóvenes que el aborto: mucho más que el público en general. Así que creo que eso es algo que seguirá siendo un tema importante y una importante línea divisoria entre las mujeres jóvenes (un grupo mayoritariamente pro-elección) y el Partido Republicano. No veo que eso cambie en el futuro cercano.

Como observó Jill Lawrence, escribiendo para Los Ángeles Timeslas consecuencias de la decisión de la Corte Suprema dobbs decisión que anuló Hueva sigue siendo el factor más importante para explicar los recientes éxitos electorales demócratas. Es simplemente el factor más dominante que impulsa la participación partidista entre los demócratas, eclipsando incluso cuestiones como la flagrante incompetencia de los republicanos y la amenaza que representan para la democracia.

Ahora, gracias a su ala teológica ascendente, los republicanos tienen un problema del aborto que se está expandiendo rápidamente y que podría inclinar las carreras reñidas hacia los demócratas en todo el país, incluso en los estados demócratas donde el aborto es legal y está disponible.

[…]

Los demócratas tienen muchos otros argumentos sólidos que presentar este año, desde la próspera economía de Biden hasta la preservación de la democracia (la tema principal de los votantes en una encuesta reciente) hasta el rechazo del Partido Republicano de la Cámara de Representantes, a instancias de Trump, de un duro acuerdo fronterizo bipartidista que Biden aceptó y el Senado estaba listo para aprobar. [Tom] Suozzi utilizó un enfoque de “todo lo anterior” en Nueva York y funcionó.

Todos ellos son cruciales. Aún así, es difícil encontrar algo comparable al aborto en lo que respecta al dolor personal, la autodeterminación y los efectos posteriores que recuerdan incómodamente a Gilead, donde se desarrolla “El cuento de la criada”.

Lawrence señala persuasivamente que, sólo en California y Nueva York, hay ocho escaños en la Cámara de Representantes ocupados por republicanos, escaños que se pueden invertir con la circunstancia considerada de unos pocos cientos o miles de votos, citando la Informe político de Cook. Cambiar solo estos escaños podría garantizar que los demócratas recuperen el control de la Cámara en 2024.

Lawrence señala que los encuestadores demócratas son muy conscientes de que están presenciando uno de esos raros cambios transformadores que pueden alterar fundamentalmente la trayectoria política de la nación.

Como señaló el estratega demócrata Tom Bonier el mes pasado en X, antes conocido como Twitter, la reciente elección especial en Nueva York para reemplazar al estafador republicano expulsado George Santos es un gran ejemplo.

X

Lawrence también señala que la cuestión del aborto será destacada en las elecciones al Senado de 2024 en Arizona, Ohio y Montana. En Pensilvania, el probable candidato republicano David McCormick ha tratado de cambiar la forma del tema, limpiando su sitio web de los tropos del parto forzado en su búsqueda por derrocar al senador demócrata Bob Casey. Esfuerzos similares fueron realizados por el defensor del parto forzado en la elección del año pasado para la Corte Suprema del estado, sin éxito; esta burda ofuscación ha ya emergió en las próximas elecciones al Congreso de la Commonwealth.

Los adolescentes de Idaho protestan junto a sus mayores contra la decisión Dobbs de 2022.

De vuelta en Substack, Cox explica por qué la falta de idea colectiva y aparentemente inalterable del Partido Republicano sobre cuán importante es este tema para las mujeres jóvenes está conduciendo a un desastre electoral. Señala que “ta negativa de muchos líderes del partido republicano a buscar puntos en común, a reconocer la complejidad moral del tema o las posibles implicaciones para la salud de las restricciones al aborto, ha creado un enorme abismo entre el partido y las mujeres jóvenes”.

Esa falta de idea podría ser políticamente fatal. Como partido que tiene históricamente adherido a nociones patriarcales de poder y jerarquías sexuales, el Partido Republicano está mal equipado para hacer frente al resurgimiento de la intensidad del voto femenino. Como lo observó Cox en Business Insider en enero, los jóvenes estadounidenses todavía no parecen darse cuenta de cuán “cataclísmico” es en realidad este cambio de actitud; muchos de ellos, en cambio, se han replegado en sus propios resentimientos e inseguridades.

Cox escribe:

A encuesta realizamos después Roe contra Wade fue anulado y justo antes de las elecciones intermedias de 2022 descubrieron que ningún tema importaba más para las mujeres jóvenes que el aborto: el 61% dijo que era una preocupación crítica, mientras que solo el 32% de los hombres jóvenes dijeron lo mismo. En las elecciones de mitad de mandato de 2022, todos los votantes jóvenes apoyaron firmemente a los candidatos demócratas, pero las mujeres jóvenes se manifestaron mucho mayor apoyo que los hombres.

[…]

A medida que las prioridades políticas de las mujeres se han solidificado, las prioridades de los hombres jóvenes se han derretido. Las encuestas muestran consistentemente que los hombres jóvenes tienen muchas menos probabilidades que las mujeres de decir cualquier un tema en particular es personalmente importante para ellos. A encuesta que realizamos el año pasado encontró que las mujeres jóvenes expresaron una mayor preocupación estadísticamente significativa por 11 de 15 temas diferentes, incluida la adicción a las drogas, el crimen, el cambio climático y la violencia armada. No hubo un solo tema que preocupara mucho más a los hombres jóvenes que a las mujeres jóvenes.

Y ese es, en pocas palabras, el problema republicano: las mujeres (especialmente las más jóvenes) son las más afectadas por las prohibiciones del aborto, que tienen muchas más probabilidades de limitar su futuro, sus opciones, sus elecciones y su autonomía, y con razón están enojadas.

Y por eso, para muchos de ellos, ya no importa si mamá o papá votaron por los republicanos toda su vida. Lo que importa es lo que está sucediendo ahora mismo y qué ideología política apoya los derechos reproductivos y cuál apoya el nacimiento forzado.

La furia electoral de las mujeres jóvenes de hoy supera con creces cualquier reacción generada por sus homólogos masculinos jóvenes.

Acción de campaña

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Conozca Nemotron Labs 3 Puzzle 75B A9B: un LLM MoE híbrido comprimido que ofrece un rendimiento de servidor 2,03x[0]Los modelos MoE híbridos grandes como Nemotron-3-Super son precisos pero costosos de mantener. Sus parámetros activos, caché KV y estado de Mamba limitan la cantidad de usuarios que puede contener un nodo a una determinada tasa de token por usuario. El equipo de IA de NVIDIA lanzó Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B, una variante comprimida de Nemotron-3-Super. El modelo principal tiene 120,7 mil millones de parámetros totales y 12,8 mil millones activos. El modelo comprimido tiene 75,3 mil millones de parámetros totales y 9,3 mil millones de parámetros activos. El objetivo de implementación se solucionó antes de que comenzara la búsqueda de arquitectura. El objetivo uno era duplicar el rendimiento del servidor a 100 tokens por segundo por usuario. El objetivo dos eran 8 solicitudes simultáneas de 1 millón de tokens en un solo H100. Tres puntos de control en Hugging Face: BF16, FP8 y NVFP4. TL;DR Los 120,7B/12,8B activos se comprimen a 75,3B/9,3B activos, conservando el diseño híbrido de 88 bloques. El rendimiento total de 8xB200 aumenta de 1,60x a 2,14x con respecto a Super con NVFP4 coincidente y rendimiento de usuario coincidente. La simultaneidad de un solo token H100 de 1 millón va de 1 a 8, impulsada por una caída de peso de 70 GB a 44,5 GB. El rompecabezas iterativo supera al rompecabezas de un solo paso en 0,57 puntos promedio en el mismo objetivo de compresión. Arena-Hard-V2 (-4,2) y SWE-Bench (-2,6) son los costes reales; RULER y AA-LCR apenas se mueven. Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B Nemotron-3-Super es un modelo híbrido Mamba-Transformer MoE. Puzzle-75B-A9B conserva exactamente el diseño del bloque principal. Tiene 88 bloques: 40 Mamba, 40 MoE y 8 bloques de atención. Lo que cambió es la capacidad dentro de esos bloques: CantidadSuperPuzzle-75B-A9BRatioParámetros totales120.7B75.3B62.4%Parámetros activos12.8B9.3B73.1%Tamaño de estado de Mamba SSM1289675%Tamaño intermedio experto enrutado MoE26881280-2688Media 59.9%Expertos enrutados activados por token224-18Media 50%Capacidad experta enrutada activa (relativo)100%8,7%-62,3%Media 30,9% El número de expertos enrutados, el tamaño de expertos compartido y el tamaño latente del MoE no cambian. Las capas de atención quedaron intactas. La razón declarada por la investigación propuesta es que Nemotron-3-Super ya es muy eficiente en cuanto a caché KV. Las capas de Mamba se podaron de manera uniforme, porque los marcos de inferencia no admiten un tamaño de estado SSM diferente por capa. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 El resultado no es un profesor uniformemente reducido. La figura anterior muestra la asignación en profundidad. Puzzle conservó la capacidad en capas intermedias y tardías seleccionadas, y cortó con fuerza en otras partes. Punto de referencia y rendimiento La siguiente tabla informa el rendimiento total óptimo de Pareto en un único nodo 8xB200, con decodificación en un solo paso. Escenario (entrada/salida)Piso UTSuper (tok/s)Puzzle-75B-A9B (tok/s)Boost50K / 2K>= 1005,1288,2101.60x50K / 2K>= 1253,7846,4121.69x50K / 2K>= 1502,5324,5231.79x8K / 64K>= 10020,93942,6012.03x8K / 64K>= 12513,07427,9182.14x8K / 64K>= 1508,52218,0472.12x Ambos modelos se entregaron con pesos NVFP4 coincidentes, caché FP8 KV y estado Mamba FP16. Por lo tanto, la brecha refleja compresión, no un cambio en el formato numérico. El régimen 50K/2K con precarga pesada es el que menos gana. El régimen 8K/64K con gran decodificación es el que más gana. En un solo nodo 8xH100 en UT = 100, las ganancias son menores. Son 1,91x en 50K/2K y 1,82x en 8K/64K. Ambos modelos utilizan pesos FP8, caché FP8 KV y estado FP32 Mamba. En un único H100 en un contexto de 1M, la restricción de enlace pasa de la computación a la memoria. Los pesos NVFP4 de Super ocupan alrededor de 70 GB del presupuesto de 80 GB de HBM. Cada solicitud de token de 1 millón agrega aproximadamente 4 GB de caché KV. Por tanto, la concurrencia efectiva es 1. El peso NVFP4 del Puzzle-75B-A9B ocupa alrededor de 44,5 GB. El diseño de atención no cambia, por lo que el costo de KV por solicitud no cambia. La simultaneidad en 1M aumenta a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa simultaneidad es aproximadamente 4 veces el rendimiento de solicitud única de Super. El llenado previo de una solicitud de 990 000 tokens es aproximadamente 1,2 veces más rápido. Cómo funciona el rompecabezas iterativo Puzzle es un marco de búsqueda de arquitectura neuronal descompuesta, implementado aquí como Puzzletron. Define un espacio de búsqueda discreto de implementaciones de capas alternativas. Cada alternativa obtiene una puntuación de calidad. Luego, un programa de enteros mixtos selecciona una alternativa por capa bajo una restricción de implementación. Tres técnicas de poda forman el espacio de búsqueda: Poda de canales intermedios: los canales dentro de cada experto enrutado se clasifican según su contribución a la salida del experto. Todos los expertos dentro de una capa MoE se reducen a un tamaño uniforme para lograr compatibilidad con el kernel. Reducción de top-k: la cantidad de expertos a los que se enruta un token varía según la capa, hasta el k = 22 del padre. Poda de Mamba SSM: el tamaño del estado de SSM cae de 128 a 96 canales. Se mide el resultado del SSM. Bajar 128 canales a 96 acelera el kernel SSM de 1,2x a 1,3x durante la decodificación. Esto se mantiene en tamaños de lote entre 8 y 512. Los canales se clasificaron según su contribución estimada a la producción de la capa Mamba. La estimación promedió más de 67 millones de tokens de datos de validación. El Apéndice A muestra que esto supera la selección aleatoria de canales bajo una poda agresiva. La formulación original asume que los impactos en la calidad del reemplazo son aproximadamente aditivos. Cada bloque candidato se puntúa dentro del padre no modificado. Eso ignora las interacciones de orden superior entre reemplazos. Iterative Puzzle alterna la compresión limitada con una breve recuperación de destilación de conocimientos. Construye una secuencia M0, M1,… MR en lugar de saltar al objetivo. Las puntuaciones se vuelven a calcular con respecto al modelo comprimido actual, no al modelo original. Se utilizaron tres etapas: El Ministerio de Educación pondera el 75% de la capacidad docente, el estado de Mamba SSM el 75%. Curado por 24 mil millones de fichas. El Ministerio de Educación pondera el 60% de la capacidad docente. Curado por 43,2 mil millones de tokens. Se activó el presupuesto de expertos encaminado al 50%, asignado de forma heterogénea. Curado por 52,8 mil millones de tokens. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La tabla anterior compara esto con una línea base de Puzzle de un solo paso en el mismo objetivo. El procedimiento de tres pasos tiene un promedio de 69,05 en diez puntos de referencia, frente a 68,48. Las ganancias aparecen en MMLU-Pro, GPQA, HLE, AA-LCR, LiveCodeBench, SciCode y RULER-256K. IFBench-Instruction cayó 0,2 puntos y IFBench-Prompt cayó 0,5. Recuperación: destilación, RL y verbosidad La destilación de conocimientos se ejecutó con un 30 % de datos de preentrenamiento y un 70 % de datos SFT de Nemotron-3-Nano. Durante la fase de rompecabezas, KD utilizó una secuencia de 32K de longitud. Luego, Recovery entrenó a 128K y escaló a 512K. El presupuesto era de hasta 100 mil millones de tokens, con un lote global de 16 millones de tokens, en Megatron-LM. La capacitación posterior de RL adoptó la Etapa 2 del proceso Nemotron-3-Super RL, centrada en la ingeniería de software. La fase 2.1 realizó una comparación del uso de herramientas en un solo paso. La fase 2.2 pasó a la zona de pruebas RL de extremo a extremo, donde los agentes corren hasta 200 turnos. Ambas fases utilizaron una penalización de KL de 0. El equipo barrió las tasas de aprendizaje y luego promedió los pesos resultantes. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La Figura 4 anterior muestra lo que aportó cada etapa. KD de contexto corto recupera la mayoría de las categorías a más del 97% de Nemotron-3-Super. Luego, KD de contexto largo eleva específicamente los puntos de referencia de entrada larga y de generación larga. El equipo de investigación afirma que el impacto de RL en estos experimentos fue pequeño. La verbosidad es el detalle silencioso. Después de la última iteración de Puzzle, el modelo generó el 132% del recuento de tokens de Super. Eso cayó al 99% después del proceso de recuperación total. Implementación: cuantificación y predicción de tokens múltiples Se produjeron dos recetas de cuantificación posteriores al entrenamiento: FP8 W8A8 apunta a Hopper y NVFP4 W4A4 apunta a Blackwell. Componente Línea base BF16 Punto de control FP8 Punto de control NVFP4 GEMM MoE dispersos y compartidos BF16FP8NVFP4 Mamba GEMM BF16FP8FP8 Mamba Caché SSM FP32FP32FP16 + Caché SRKV FP8FP8FP8 Enrutador FP32FP32FP32 Atención QKV/salida, proyecciones latentes MoE, LM cabezaBF16BF16BF16 Ambas recetas se calibraron en 256 muestras SFT posteriores al entrenamiento. NVFP4 utilizó la calibración máxima, no la búsqueda de sensibilidad AutoQuantize utilizada para Super. El punto de control resultante se cuantifica de forma ligeramente más agresiva y se realiza de manera similar. NVFP4 no es compatible de forma nativa con Hopper. Todavía se utiliza para el objetivo H100 de contexto 1M, porque la capacidad de HBM se vincula allí. Puzzle-75B-A9B hereda un cabezal MTP compartido de Super. Los parámetros se comparten entre los pasos de MTP, por lo que un cabezal se aplica de forma recursiva en la inferencia. La transferencia directa de la cabeza entrenada de Super dio longitudes de aceptación similares. Luego, el equipo de investigación identifica una discrepancia entre el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento MTP forzado por el maestro alimenta la secuencia completa de estados ocultos desplazados. En cambio, la redacción autorregresiva alimenta una combinación de modelos de destino y estados ocultos generados por MTP. Las tasas de aceptación caen en posiciones de draft más profundas. Esto se soluciona mediante una formación continua de la cabeza transferida. En SPEED-Bench con una longitud de calado 7, la longitud media de aceptación aumentó de 3,45 a 4,34. Eso es aproximadamente entre el 25% y el 30%, concentrado en puestos posteriores del draft. A diferencia de Super, el punto de control NVFP4 apenas se degrada: 4,31 frente a 4,34. Dónde ayuda la compresión y dónde duele Benchmark (BF16)SuperPuzzle-75B-A9BDeltaMMLU-Pro83.882.4-1.4AIME25 (sin herramientas)92.289.7-2.5GPQA (sin herramientas)80.578.6-1.9LiveCodeBench82.181.1-1.0SciCode (subtarea)42.340.6-1.7SWE-Bench (OpenHands)59.556.9-2.6Arena-Hard-V272.868.6-4.2AA-LCR56.856.9+0.1REGLA 1M93.992.2-1.7MMLU-ProX79.577.5-2.0 El propio resumen del artículo de investigación es que el seguimiento de instrucciones y las evaluaciones agentes son las que más pierden. Arena-Hard-V2 es el peor de los casos, con -4,2 puntos. RULER se mantiene dentro de aproximadamente 1 a 2 puntos en 256K, 512K y 1M. Tres resultados de BF16 no retroceden. AA-LCR gana 0,1, Scale AI Multi-Challenge empata en 56,6 y TauBench Telecom gana 0,4. NVFP4 cuesta poco además de la compresión. En RULER 1M, el punto de control NVFP4 obtiene una puntuación de 93,2, por encima del 92,2 de BF16. HLE es el costo de NVFP4 más claro, cayendo de 16,5 a 15,7. Los resultados del 8PM se encuentran en el Apéndice E y siguen de cerca al BF16. SWE-Bench no está incluido en el punto de control del 8PM. Casos de uso RAG de contexto ultralargo en una GPU: un servicio de análisis de documentos en un contexto de 1 millón pasa de 1 solicitud simultánea a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa concurrencia es aproximadamente 4 veces mayor. Asistentes de codificación interactivos: en UT >= 100 tok/s en el régimen 8K/64K, un nodo sirve 2,03 veces los tokens. Ajustado por detalle, es decir, 2,16 veces las solicitudes completadas por minuto. Canalizaciones de documentos con gran cantidad de precarga: el régimen de 50.000/2.000 gana solo 1,60 veces. La compresión ayuda menos cuando el procesamiento rápido domina la computación. Bucles SWE agentes: verifique la brecha SWE-Bench de 2,6 puntos con su combinación de tareas. La recuperación de RL apuntó a esta capacidad y solo la restauró parcialmente. Explorador de implementación ‘+esc(r