Dos De Mayo – Una Historia De Madrid Y España ⋆ Madrid Metropolitan

Dos De Mayo – Una historia de Madrid y España.

Hoy conmemorado como día festivo en la ciudad de Madrid, se celebra el levantamiento de la población madrileña contra el ejército de Napoleón que llevó directamente a que España cambiara de bando durante la Guerra Peninsular y la “Declaración de Independencia” de Francia.

El 2 de mayo de 1808 los habitantes de Madrid se levantaron contra la fuerza de ocupación francesa que había entrado en España en virtud del Tratado de Fontainebleau de octubre de 1807 firmado entre el Borbón Carlos IV de España y el emperador francés Napoleón.

El tratado aparentemente pretendía permitir que el ejército francés pasara por España para invadir Portugal, que era aliado de Gran Bretaña, y dividir su territorio e imperio entre España y Francia.

Carlos IV y familia

Sin embargo, los términos secretos del tratado eran onerosos para España, ya que Carlos IV estaba efectivamente cautivo de Napoleón en la ciudad vasca francesa de Bayona. Posteriormente se vio obligado a abdicar en favor de su hijo Fernando VII.

Tanto la aristocracia como el campesinado españoles desconfiaban profundamente del régimen revolucionario francés, pero, aun así, los franceses adoptaron las posiciones del tratado y el mariscal Murat estableció una guarnición francesa en Madrid. Con la abdicación de Carlos IV, instigó una medida para mantener cautivos a la hija y a los hijos del nuevo rey para mantener a los españoles bajo la bandera francesa.

En la capital española abundaban los rumores y multitudes se reunieron alrededor del palacio real de que una fuerza francesa trasladaría a los niños reales al cautiverio en Francia para aumentar la indignidad del tratado y la ocupación. De hecho, el tribunal español ya había escuchado una petición en este sentido que había sido inicialmente rechazada y sólo después de recibir un mensaje del cautivo Carlos IV el tribunal aceptó a regañadientes la medida.

Así, el 2 de mayo de 1808, los hijos de la familia real española estaban siendo preparados para ser escoltados por una guardia francesa a Bayona para reunirse con el antiguo rey cautivo. Una serie de acontecimientos espontáneos llevaron a su vez a una sucesión de acontecimientos confusos que terminaron con el mayordomo real gritando desde el balcón del palacio a la multitud ansiosa: “¡Tomen las armas, se están llevando a la infanta!” – la multitud cerró las salidas del palacio y así comenzó el enfrentamiento entre el populacho y la guardia francesa que terminó con un tiroteo contra la multitud y provocó el levantamiento.

Inicialmente, la población bloqueó el palacio para impedir que la guardia francesa entrara y luego reforzó la guarnición del palacio. De hecho la guardia real española había sido confinada en cuarteles y en la confusión con la comunicación entre el rey exiliado, el nuevo rey así como la corte quedaron inactivos y cumplieron con sus órdenes de acuartelarse.

Sin embargo, la guarnición francesa fue reforzada fuera del palacio, entre otros, por los famosos y feroces mamalukes de la Guardia Imperial de Napoleón, que cargaron contra la multitud y los obligaron a retirarse del palacio. El famoso cuadro de Goya de la cargo de la mamelucosdescribe el brutal sofoco de la rebelión en las calles por parte del Puerta del Sol.

La carga de los Marmalukes

A pesar de disponer de pocas armas modernas, la población madrileña luchó con las que pudo encontrar y la rebelión se extendió por la ciudad. Se libraron enormes batallas callejeras, cuerpo a cuerpo y puerta a puerta, que provocaron toda la ira de la guarnición francesa contra cualquiera que se encontrara en las calles.

El levantamiento inicial y la valentía mostrados por los civiles de Madrid inspiraron a los regimientos y unidades individuales del ejército real español a actuar. Los famosos capitanes Pedro Velarde y Luis Daoíz desafiaron las órdenes y condujeron a un grupo de soldados al cuartel de Monteleón para enfrentarse a los franceses. Superados en número y armas por los franceses, lucharon durante todo el día.

Los rebeldes españoles se negaron a rendirse y opusieron su última resistencia en el arco del cuartel de Monteleón antes de ser asesinados. El arco permanece hasta el día de hoy y se encuentra erguido en el centro del Plaza Dos de Mayo detrás de una estatua de Daoíz y Vellarde situada en pleno barrio de Malasaña, que lleva el nombre de la heroína Manuela Malasaña que estuvo entre los cientos de civiles que fueron ejecutados al día siguiente bajo las órdenes de Murat. El cuadro de Francisco Goya. tres de mayo Representa una escena que se replicó en toda la capital.

Tres de Mayo – Goya

La noticia del levantamiento llegó ese mismo día a localidades periféricas entre ellas Móstoles, y llevó a Juan Pérez Villamil, que era secretario del Almirantazgo, a instar a los dos alcaldes de la localidad, Andrés Torrejón y Simón Hernández, a firmar una declaración de guerra pidiendo que todos los españoles se alzaran contra los ocupantes franceses. El nombre de esta declaración fue “Bando de los alcaldes de Móstoles” o “Declaración de Independencia”.

Se emitió la declaración: “¡Por ​​el rey y por la patria!” El famoso Pedro Serrano cabalgó hacia el oeste para alertar al país sobre el levantamiento y la población respondió luchando contra los franceses cuando y dondequiera que se encontraran. Un nuevo término entró en el vocabulario militar “Guerrila”

Los franceses reprimieron brutalmente el levantamiento en Madrid y las represalias continuaron mucho después de las ejecuciones públicas del 3 de mayo.

Sin embargo, la proclamación de José, el hermano de Napoleón, como rey de España hizo que el resto del país se uniera a la causa de la independencia y la alianza con Wellington y su ejército en Portugal.

La liberación no se hizo esperar, en julio de ese año el general Castaños, el ejército español de Andalucía, infligió la primera gran derrota al ejército de Napoleón en la batalla de Bailén.

En las campañas posteriores, los ejércitos anglo-portugués-español derrotaron a los ocupantes franceses y, a su vez, entraron en Francia en 1814, contribuyendo a la caída del imperio de Napoleón y su abdicación ese mismo año y su breve exilio en Elba.

Napoleón más tarde lamentaría su intervención ibérica calificándola de “úlcera española”.

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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