EXCLUSIVO: El denunciante cae de bombas de ‘falla sistémica’ potencial, ya que el secretario de VA elogia el logro histórico en el procesamiento de casos | El experto de la puerta de entrada
Imagen: Wikimedia Commons (Departamento de Asuntos de Veteranos)

Según un 12 de agosto informe exclusivo de La señal diaria“El Departamento de Asuntos de Veteranos del Presidente Donald Trump procesó más reclamos de compensación de beneficios por discapacidad y calificaciones de pensiones en un solo año que nunca”.

“… En el año fiscal 2024, VA procesó un total de 2,517,519 reclamos de calificaciones. Este año, el departamento estableció un nuevo récord de 2,524,115 reclamos de calificaciones emitidos para el 8 de agosto, casi dos meses antes del final del año fiscal el 30 de septiembre”.

El 13 de agosto, el secretario de VA, Doug Collins, también recurrió a X para anunciar el “Registro de todos los tiempos para el procesamiento de reclamos, [posting] ¡La acumulación de veteranos que esperan beneficios ahora disminuyen más del 37% desde el 20 de enero!

Aunque las organizaciones de noticias están celebrando el logro, puede haber otro aspecto de la narrativa para reflexionar antes de volverse demasiado entusiasta. El denunciante Sonny Fleeman habló con el experto en la puerta de entrada. Sus opiniones son completamente suyas y no reflejan las opiniones del gobierno de los Estados Unidos, el Departamento de Asuntos de Veteranos o cualquier organización con la que se haya asociado actualmente o que se ha asociado previamente.

Fleeman describe su papel como el de un “magistrado menor”, que opera plenamente dentro de estrictos límites legales y profesionales. “Con el apoyo de la Ley de Libertad de Información (FOIA) y mis derechos de la Primera Enmienda, presenté lo que puedo legalmente, pero esas limitaciones me impiden liberar la evidencia más incriminatoria en mi posesión”, compartió.

“Como cualquier magistrado menor, mi papel solo puede exponer la violación, [and] Si se repara depende completamente de los veteranos y el público que asume la pelea ”, explicó Fleeman.

Durante algún tiempo, ha sospechado que las cuotas de producción de VA para la calificación de representantes del servicio de veteranos (RVSR) no se basan en “datos empíricos”. Como resultado, afirmó que estos criterios de rendimiento arbitrarios, impuestos con la amenaza de acción disciplinaria, crean una inmensa presión sobre los procesadores de reclamos y priorizan la velocidad sobre la precisión.

Según él, “esto obliga a los procesadores a la revisión de la evidencia atajada, [and] La consecuencia probable es un alto volumen de decisiones erróneas, que solo pueden corregirse si los veteranos apelan “.

Explicó: “Si los veteranos son perjudicados por decisiones apresuradas e inexactas y posteriormente son empujados a apelaciones, VA ha creado una redacción oculta que se excluye de los recuentos de cartera de pedidos”.

Como resultado, VA puede reclamar “reducciones de cartera de pedidos”, mientras que “simplemente recicla los casos, distorsionando las métricas de rendimiento”, según el denunciante. “Con más de 2.5 millones de reclamos procesados en 2024 y reclamos suplementarios una gran parte de la carga de trabajo pendiente”, dijo, “el costo oculto probablemente sea miles de millones anuales”.

“Las afirmaciones de los veteranos en bicicleta a través de la reelaboración que nunca aparecen en los números oficiales de la cartera de pedidos oculta los verdaderos problemas sistémicos del público y el Congreso”, argumentó Fleeman. “Al ocultar este número, VA enmascara el verdadero costo de los errores, oculta el daño causado por las cuotas no probadas y presenta una imagen distorsionada del éxito al Congreso, los contribuyentes y los veteranos”.

Teme que el secretario de VA, Collins, pueda ser consciente, potencialmente “depender de actores corruptos dentro de su propia organización que lo están malinformando activamente”. En su opinión, Collins ‘ Anuncio en x Puede ser “exactamente el tipo de ‘victoria política’ que una fuente corrupta entregaría a un líder que no está al tanto del fraude subyacente”.

A través de una solicitud de FOIA, que ha sido revisada por este autor, el denunciante solicitó todos los estudios internos, evaluaciones de carga de trabajo, análisis de tiempo en el tiempo o datos estadísticos utilizados para justificar los estándares actuales de productividad RVSR. VA no pudo proporcionar ningún registro receptivo, a pesar de múltiples seguimientos y una solicitud directa de una certificación escrita de la inexistencia de los registros solicitados.

“No se proporcionó ninguna documentación para justificar las cuotas impuestas”, compartió Fleeman, expresando, “esto constituye una admisión de facto de que no existen datos empíricos para respaldar los estándares de producción actuales”.

En un intento de “verificar los efectos aguas abajo de estas cuotas arbitrarias”, Fleeman presentó una segunda solicitud de FOIA pidiendo la métrica de control de calidad más revelador en el sistema de discapacidad de VA: con qué frecuencia las decisiones iniciales del departamento son disputadas por veteranos. Específicamente, solicitó datos mensuales, desde octubre de 2018 hasta el presente, para revelar lo siguiente:

  1. Número total de reclamos iniciales decididos
  2. El número y el porcentaje de esas afirmaciones que resultaron en:
    • Reclamos complementarios
    • Revisiones de nivel superior (HLR)
    • Apelaciones de la Junta de Veteranos (BVA)

Inicialmente, VA respondió con una estimación: $ 5,507.80 y 72 horas de personal para compilar los datos, admitiendo de manera efectiva que la información existía y podría producirse. Fleeman admitió que estaba “aturdido”. En su opinión, no había “excusa” para que VA ya no rastreara sistemáticamente tal “una medida fundamental de calidad”.

Reconociendo la importancia de esa revelación, inmediatamente redujo el alcance de su solicitud de buscar algo aún más consecuente: una certificación escrita de VA que no rastrea los datos, sabiendo que tal admisión, por sí misma, expondría un defecto sistémico grave.

En su respuesta, dijo que la agencia confirmó “[his] El peor temor “de que los datos no se rastrearon. VA luego ofreció una excusa que contradecía directamente su estimación de costos anterior, alegando que el trabajo requeriría un” análisis extenso “a nivel de problema. Como Fleeman señaló, si VA supuestamente pudiera extraer los datos para los datos para 2018 en 72 horas, no puede llamar creíblemente” análisis extenso “para proporcionar el métrico de desempeño más importante a los Congress a los Congress, o los organizaciones con el estudio.

“Estas respuestas de FOIA confirman una realidad preocupante”, argumentó. Según él:

  • Las cuotas arbitrarias pusieron velocidad antes de la precisión, dejando tiempo insuficiente para desarrollar completamente y revisar el reclamo de cada veterano.

  • Es seguro que estas presiones aumentarán las decisiones apresuradas y llenas de errores, lo que lleva a los veteranos a largas apelaciones para obtener los beneficios que han ganado.

  • La medida de daño más revelador, cómo a menudo los veteranos cuestionan las decisiones iniciales, no se queda sin consultar, privando al público, el Congreso y los veteranos del mejor indicador del rendimiento en todo el sistema.

  • Al no rastrear las tasas de disputas, el liderazgo se aísta de la responsabilidad: la fijación de fallas sistémicas para la toma de decisiones permanece enterrada, su escala invisible para el Congreso, los veteranos y el público.

“Esta no es una supervisión clerical o una simple falla burocrática”, afirmó Fleeman. “Parece ser un engaño estructural, diseñado para mantener la apariencia de progreso al tiempo que oculta el alcance total de la falla sistémica que afecta a millones de veteranos”.

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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