La nueva gran mentira de Trump

“Te están mintiendo”, Elon Musk al corriente Ayer en X. Él lo sabría, porque él es el que miente.

Musk estaba retuiteando un Publicación tremendamente falsa insistiendo en que el crimen violento está aumentando, por un usuario X cuyo avatar es un soldado de asalto imperial de La guerra de las galaxias (¡bandera roja!). El anterior roce con la infamia de la cuenta se produjo cuando Donald Trump publicó una captura de pantalla de la cuenta que sugiere que los Swifties lo apoyaron; Taylor Swift citó que en respaldando Kamala Harris esta semana. A pesar de comenzar con las palabras “VERIFICACIÓN DE HECHOS” en negrita (otra señal de alerta), la publicación es en realidad un claro ejemplo de una nueva gran mentira impulsada por Donald Trump y sus aliados, llena de tonterías fáciles de desacreditar.

La afirmación fundamental del usuario es que, a pesar de lo que muestran los datos del FBI y todas las demás fuentes estadísticas legítimas, el crimen, especialmente el crimen violento, en realidad está aumentando, como afirmó Trump en el debate de esta semana. El expresidente intentó decir que el crimen estaba aumentando, y cuando el moderador David Muir lo corrigió, Trump respondió“El FBI estaba falsificando declaraciones. No incluían las peores ciudades. No incluían las ciudades con los peores índices de criminalidad. Fue un fraude”. Esto es falso. Los delitos violentos han disminuido. Trump está equivocado, al igual que Musk.

[David A. Graham: Trump’s illusory answers to imaginary crime problems]

El usuario X hace una versión ligeramente, aunque sólo ligeramente, más sofisticada del argumento de Trump. O más bien, lanza más afirmaciones contra la pared con la esperanza de que se mantengan, pero no deberían hacerlo. Voy a mencionar algunas de las principales afirmaciones en orden. Como dice el tuit:

Menos de un año después de asumir el cargo, la administración de Biden-Harris hizo que el FBI desmantelara el antiguo sistema de denuncia de delitos y lo reemplazara en 2021 con un nuevo sistema “despierto” cuyo uso es opcional para las agencias policiales estatales y locales.

Esto es lo que es real: a partir de 2021, las estimaciones nacionales de delitos del FBI se basaron en informes a un sistema llamado Sistema Nacional de Informes Basados ​​en Incidentes, que reemplaza al antiguo Sistema de Informes Resumidos. El NIBRS en sí no es nuevo; Data del año 1988La administración Biden no tuvo nada que ver con el cambio. La decisión de pasarse al NIBRS se tomó en 2015 y se implementó en enero de 2021, antes de que Trump dejara el cargo.

El antiguo sistema de denuncia sumaria recogía sólo datos limitados sobre un número limitado de delitos. El cambio tenía por objeto mejorar La calidad de los datos sobre delincuencia en Estados Unidos, pero estos datos siguen plagados de problemas. Por un lado, las tasas nacionales de delincuencia no estarán disponibles hasta finales del año siguiente: actualmente, el FBI espera que las cifras de 2023 lleguen a finales de este mes. Y como el país cuenta con unas 18.000 agencias de seguridad pública (desde los 36.000 agentes del Departamento de Policía de Nueva York hasta las fuerzas de seguridad locales con un solo agente), es difícil recopilar datos fiables de todas ellas.

El NIBRS nunca ha resuelto todos esos problemas, pero… Proporciona datos más detallados que el SRS, por ejemplo, para rastrear más tipos de delitos. La razón por la que el FBI siguió usando el SRS fue que no había suficientes agencias que se habían pasado al NIBRS. Para solucionarlo, el FBI anunció que, a partir de las cifras de 2021, recopilaría datos solo de las agencias que informaran a través del NIBRS y dejaría de usar el sistema antiguo.

Los expertos en delincuencia coinciden ampliamente en que, como resultado de esa transición, las cifras de 2021 son dudosas. En el pasado, por lo general, un pequeño porcentaje de agencias no había informado las estadísticas al FBI, algo así como el 5 o el 6 por ciento. En 2021, un tercio de las agencias estadounidenses no informaron. Es importante recordar que las estimaciones de delincuencia del FBI son solo eso: estimaciones. Como el FBI tenía peores datos, tuvo que hacer más suposiciones en 2021.

Pero en 2022, el año más reciente del que se dispone de datos del FBI, ese problema se había resuelto en gran medida, en parte porque más agencias habían pasado a utilizar el NIBRS. La publicación X dice: “Como resultado, al menos 6.000 agencias de aplicación de la ley no están proporcionando datos, lo que significa que el FBI no captura el 25% de los datos sobre delitos del país”. Esa afirmación puede estar basada en un informe de julio de 2023. Proyecto Marshall artículo diciendo que 6.000 agencias no habían presentado datos de 2022. Eso era exacto en ese momento, pero luego el FBI decidido Permitir la presentación de denuncias a través del antiguo sistema, lo que significaba que la participación general coincidía con el promedio histórico. No tengo idea de dónde proviene la cifra del 25 por ciento, pero todas las ciudades con más de un millón de habitantes se incluyeron en los datos del FBI de 2022, mientras que las ciudades pequeñas y la policía estatal tienden a tener tasas de denuncia más bajas. En las ciudades más grandes se cometen más delitos y ninguna categoría de agencia tiene una participación inferior al 77 por ciento, por lo que esa afirmación parece completamente inventada.

El resto del artículo tampoco se sostiene. Por ejemplo, implica que las políticas liberales de los fiscales de la ciudad de Nueva York están reduciendo falsamente los índices de criminalidad en los datos. Pero Charles Fain Lehman, miembro del conservador Manhattan Institute, señala que los delitos violentos denunciados en Nueva York En realidad ha aumentado—Es muy gracioso, algo que probablemente ayudaría al argumento general del autor, si no fuera tan descuidado. Aun así, la acusación no tiene sentido, porque los fiscales no informan de estas cifras, sino los departamentos de policía. No se trata de estadísticas sobre acusaciones o condenas, sino sobre informes de delitos. Cualesquiera que sean los fallos de los fiscales progresistas, no tienen nada que ver con las estimaciones de delitos del FBI.

La publicación X también afirma que NIBRS es “consciente” y permite que “las agencias registren pronombres e identidades de género, incluidas las transgénero y no binarias, así como las preferencias sexuales tanto de los delincuentes como de las víctimas”. Hasta donde puedo ver, esto es una invención total. presupuesto No incluye nada de eso.

“No es descabellado imaginar que el régimen de Biden-Harris y los demócratas reemplazaron el sistema universal de datos sobre delitos del FBI por un nuevo sistema opcional para fabricar esta disminución masiva de los delitos ‘denunciados’”, continúa la publicación.

Pero, como hemos visto, no sólo es una exageración, sino que todos los predicados son falsos (además, el sistema siempre ha sido voluntario). El otro problema es que, aunque las cifras del FBI son el estándar nacional reconocido, no son las únicas cifras disponibles que muestran los mismos resultados. Muchas ciudades y estados publican sus cifras en línea. Esas cifras cuentan una historia consistente: en la mayoría de los lugares, la delincuencia aumentó drásticamente en 2020 y ha estado retrocediendo desde entonces, aunque en general sigue siendo más alta que en 2019. Índice de criminalidad en tiempo realuna nueva e invaluable herramienta para rastrear los cambios en el crimen realizada por la firma de estadísticas independiente AH Datalytics, muestra la clara tendencia a la baja en los delitos violentos y otros delitos.

La publicación X es más o menos totalmente falsa, pero su objetivo no es corregir los hechos, sino difundir una atmósfera de miedo y paranoia, sugerir a los votantes que no están seguros y que la mejor manera de garantizar su seguridad ante la “masacre estadounidense” que Trump ha descrito es votarlo para el cargo y limitar los derechos de ciertas personas. Trump siempre ha Se aprovechó del temor a la delincuencia y mintió sobre la incidencia de los delitos.pero ahora está trabajando especialmente duro en ello. Además de los inconvenientes de sus propias 34 condenas por delitos graves, Trump tiene el problema de que la delincuencia se disparó en su último año en el cargo y ha estado disminuyendo desde entonces. En lugar de cambiar de tema, Trump quiere cambiar las percepciones de la realidad.

Los datos sobre delincuencia no son tan fiables ni tan oportunos como sería ideal. Se cree que algunos delitos (sobre todo los de violencia doméstica y abuso infantil, cuyas víctimas sienten vergüenza) no se denuncian en la mayor medida posible. Las personas que desconfían de la policía también pueden dudar en denunciar los delitos. Dadas estas dificultades, los investigadores tienden a examinar con atención la tasa de homicidios, porque se cree que es la estadística más fiable, ya que los asesinatos casi siempre se denuncian y son casi imposibles de ocultar. Hoy en día, las estadísticas de homicidios también indican una disminución general de la delincuencia. Y eso nos lleva a la verdadera lección: ningún dato sobre delincuencia debe tomarse de forma aislada. Es esencial examinar la mayor cantidad posible de parámetros, comprender sus limitaciones y enfatizar las tendencias por sobre los números absolutos.

[David A. Graham: America’s peace wave]

Pero no todas las estadísticas miden lo mismo. Triunfo y su campaña Ayer citó la Encuesta Nacional de Victimización Criminal para insistir en que el crimen realmente está aumentando drásticamente. Pero como Jeff Asher de AH Datalytics, la mejor guía para entender las estadísticas delictivas, ha escritoLa NCVS es menos confiable que las tendencias delictivas del FBI porque no incluye los asesinatos (las víctimas de homicidio rara vez responden a las encuestas), no especifica el año en que ocurrieron los delitos (pregunta sobre los últimos seis meses) y está sujeta a los mismos problemas que otras encuestas de opinión pública se vieron afectadas en los últimos años. Pero, sostiene Asher, las tendencias en las dos fuentes suelen coincidir de todos modos: “Ambas medidas nos dicen que la tasa de delitos violentos del país en 2022 fue sustancialmente menor que en la década de 1990, en gran medida en línea [with] donde estuvo durante la mayor parte de los últimos 15 años, y probablemente un poco más alto que donde se encontraba en 2019”. Las cifras para 2023, publicadas ayer, muestran un rechazar del año anterior. Tampoco tiene sentido que Trump afirme que el FBI está produciendo cifras fraudulentas y luego cite las cifras del Departamento de Justicia como si fueran la pura verdad.

Mark Twain bromeaba diciendo que hay mentiras, malditas mentiras y estadísticas, pero algunas estadísticas son bastante fiables, por eso los cínicos recurren a las mentiras.

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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