Cienciófilo, excepto cuando sueño (entonces, soy científico).

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Replying to @DRL00_
Todo lo contrario. Las IA van a producir una ingente cantidad de matemáticas y física teórica incomprensible para los humanos. Serán necesarios muchísimos más matemáticos y físicos teóricos para entender sus logros y hacerlos útiles para la humanidad.
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Y dejar atrás el modelo actual requiere un proceso de duelo personal y de transformación social enorme. Pienso en el sistema de incentivos de la academia, el trabajo de un PhD que lleve años enfrentándose a un problema, el reparto de crédito ante soluciones escupidas por la IA, etc, etc, etc. Muchas cosas pierden el sentido y toca deshacerla para adaptarlas al nuevo modelo. Aquí quizá soy más pesimista.
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Completamente de acuerdo. Lo suscribo al 100%.
Quiero reflexionar un poco sobre el hito que hemos vivido en las últimas horas en el mundo de la IA y de las matemáticas. Las primeras reacciones que recojo por parte de miembros de la comunidad matemática es shock, asombro, entusiamo de unos y amargura de otros, o todo a la vez. Por suerte el golpe que OpenAI ha dado sobre la mesa publicando 372 resultados de gran calibre ha sido suficiente para dejar atrás el exceptisismo que en las últimas semanas se había manifestado ("...si lo han logrado es por fuerza bruta"; "...han plagiado el resultado del dataset"; "...sólo son contraejemplos", etc). Un exceptisismo que en parte surge en un intento de encontrar explicaciones que nos satisfagan en pensar que seguimos viviendo en el marco de trabajo de siempre y en el que estamos cómodos. Porque la nueva realidad es chocante, muy chocante. Pero es real. La IA se ha convertido de facto en el principal motor de investigación matemática de frontera. Y ni siquiera operando a escalas enormes de fuerza bruta. Indican que de media cada resultado ha dedicado el equivalente a 3 horas de trabajo de ChatGPT Pro Thinking, lo cuál es extremadamente poco!! Este es un dato chocante porque venimos del gran titular de Navier-Stokes donde sabemos que OpenAI usó una cantidad muy superior de computación, lanzando un enjambre de 10.000 agentes concurrentes. Pero no dejo pasar el dato que le escuché recientemente al investigador Noam Brown quien en una entrevista comentó que él no creía que el resultado de NS viniera por méritos del sistema multiagente, sino realmente de que el modelo que están usando -el que ha usado aquí- es muy bueno en matemáticas. 3 horas de ChatGPT Pro para resolver problemas que a la humanidad y a las mentes más brillantes del planeta se le han estado atragantando durante décadas... Obviamente ante este escenario empatizo con toda la comunidad matemática que de golpe (y muy rápido) se ha encontrado con modelos súper inteligentes que entra con toda la maquinaria a recoger los frutos del bosque que durante siglos llevan cultivando. Es un shock y lo comprendo. Tanto a nivel profesional como a nivel emocional. Esta es una historia que se ha venido repitiendo con cada avance de la IA en diferentes ámbitos (arte, programación, ahora matemáticas) y que se acaba asimilando y aceptando como una nueva normalidad incluso antes de lo que podáis imaginaros ahora. Si algo caracteriza al humano es su rápida adaptabilidad. Pero sí recomiendo no enmarcar esto como algo que se pueda evitar o parar. Aunque no lo parezca, que la decisión de OpenAI haya sido la de publicar estos avances en abierto es el mejor escenario en el que nos podríamos encontrar de todos los posibles -y ojalá siga ocurriendo así. Que la IA puede resolver problemas matemáticos ya es un hecho que no se va a deshacer. No se va a desinventar. No hay un CTRL+Z con el que todos podamos fingir demencia y vivir como si esto no fuera posible. Siendo así, da igual si OpenAI hace esto porque sea buen marketing o porque sus trabajadores son también apasionados de la ciencia que quieren mover rápido la frontera (ambas son correctas). Da igual cuánto rechazo pueda haber de la comunidad científica o cuántas cartas abiertas se firmen. La realidad es la que es. Y no será sólo OpenAI quien en los próximos meses canjee computación por nuevos avances sino cualquier organización (privada o pública) con acceso a estos modelos y computación suficiente. Habrá muchas de ellas que no hagan el acto altruista de compartilo al público. De hecho, ni siquiera sabemos si OpenAI ha hecho ese acto altruista y se han guardado para ellos los resultados clave para impulsar su investigación. No lo sabemos y esa es la realidad en la que estamos ahora. No perdamos fuerza en debates y conversaciones para intentar para un tren que ya pasó, y acomodaos ante la nueva realidad en la que estamos. Desde un punto de vista utilitarista, muchos de estos avances se van a traducir en mejoras prácticas aplicable a muchas ramas de la ciencia y la ingienería, mientras que los modelos tras estos descubrimientos no dejarán en el corto plazo de mejorar. Hoy han sido 376 problemas de los 4000 evaluados por OpenAI (~10%) y seguramente dentro de un año de esa lista queden pocos o ningunos... el potencial transformador que todo esto va a tener en nuestra sociedad va a ser enorme. Si eres de los que firmemente creen que la ciencia y la tecnología han sido el principal motor de transformación y mejora de nuestras sociedades, disfruta el viaje, porque va a ser intenso. Y empatizando con quienes viven esto desde el shock mucho ánimo. Ya nos avisó el bueno de Ilya.
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Quiero reflexionar un poco sobre el hito que hemos vivido en las últimas horas en el mundo de la IA y de las matemáticas. Las primeras reacciones que recojo por parte de miembros de la comunidad matemática es shock, asombro, entusiamo de unos y amargura de otros, o todo a la vez. Por suerte el golpe que OpenAI ha dado sobre la mesa publicando 372 resultados de gran calibre ha sido suficiente para dejar atrás el exceptisismo que en las últimas semanas se había manifestado ("...si lo han logrado es por fuerza bruta"; "...han plagiado el resultado del dataset"; "...sólo son contraejemplos", etc). Un exceptisismo que en parte surge en un intento de encontrar explicaciones que nos satisfagan en pensar que seguimos viviendo en el marco de trabajo de siempre y en el que estamos cómodos. Porque la nueva realidad es chocante, muy chocante. Pero es real. La IA se ha convertido de facto en el principal motor de investigación matemática de frontera. Y ni siquiera operando a escalas enormes de fuerza bruta. Indican que de media cada resultado ha dedicado el equivalente a 3 horas de trabajo de ChatGPT Pro Thinking, lo cuál es extremadamente poco!! Este es un dato chocante porque venimos del gran titular de Navier-Stokes donde sabemos que OpenAI usó una cantidad muy superior de computación, lanzando un enjambre de 10.000 agentes concurrentes. Pero no dejo pasar el dato que le escuché recientemente al investigador Noam Brown quien en una entrevista comentó que él no creía que el resultado de NS viniera por méritos del sistema multiagente, sino realmente de que el modelo que están usando -el que ha usado aquí- es muy bueno en matemáticas. 3 horas de ChatGPT Pro para resolver problemas que a la humanidad y a las mentes más brillantes del planeta se le han estado atragantando durante décadas... Obviamente ante este escenario empatizo con toda la comunidad matemática que de golpe (y muy rápido) se ha encontrado con modelos súper inteligentes que entra con toda la maquinaria a recoger los frutos del bosque que durante siglos llevan cultivando. Es un shock y lo comprendo. Tanto a nivel profesional como a nivel emocional. Esta es una historia que se ha venido repitiendo con cada avance de la IA en diferentes ámbitos (arte, programación, ahora matemáticas) y que se acaba asimilando y aceptando como una nueva normalidad incluso antes de lo que podáis imaginaros ahora. Si algo caracteriza al humano es su rápida adaptabilidad. Pero sí recomiendo no enmarcar esto como algo que se pueda evitar o parar. Aunque no lo parezca, que la decisión de OpenAI haya sido la de publicar estos avances en abierto es el mejor escenario en el que nos podríamos encontrar de todos los posibles -y ojalá siga ocurriendo así. Que la IA puede resolver problemas matemáticos ya es un hecho que no se va a deshacer. No se va a desinventar. No hay un CTRL+Z con el que todos podamos fingir demencia y vivir como si esto no fuera posible. Siendo así, da igual si OpenAI hace esto porque sea buen marketing o porque sus trabajadores son también apasionados de la ciencia que quieren mover rápido la frontera (ambas son correctas). Da igual cuánto rechazo pueda haber de la comunidad científica o cuántas cartas abiertas se firmen. La realidad es la que es. Y no será sólo OpenAI quien en los próximos meses canjee computación por nuevos avances sino cualquier organización (privada o pública) con acceso a estos modelos y computación suficiente. Habrá muchas de ellas que no hagan el acto altruista de compartilo al público. De hecho, ni siquiera sabemos si OpenAI ha hecho ese acto altruista y se han guardado para ellos los resultados clave para impulsar su investigación. No lo sabemos y esa es la realidad en la que estamos ahora. No perdamos fuerza en debates y conversaciones para intentar para un tren que ya pasó, y acomodaos ante la nueva realidad en la que estamos. Desde un punto de vista utilitarista, muchos de estos avances se van a traducir en mejoras prácticas aplicable a muchas ramas de la ciencia y la ingienería, mientras que los modelos tras estos descubrimientos no dejarán en el corto plazo de mejorar. Hoy han sido 376 problemas de los 4000 evaluados por OpenAI (~10%) y seguramente dentro de un año de esa lista queden pocos o ningunos... el potencial transformador que todo esto va a tener en nuestra sociedad va a ser enorme. Si eres de los que firmemente creen que la ciencia y la tecnología han sido el principal motor de transformación y mejora de nuestras sociedades, disfruta el viaje, porque va a ser intenso. Y empatizando con quienes viven esto desde el shock mucho ánimo. Ya nos avisó el bueno de Ilya.
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I had Claude Opus 5.5 review all of the OpenAI math repo. Then I asked, "On a scale of 1 to 10, (1 = yawn, 10 = physics-changing), how do you objectively rank the claims in the repo if all turn up correct?" Claude's answer: The whole collection, if every claim holds: 10.
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Many staggering results here. But this is a particularly amazing one: the exponent for matrix multiplication is no more than 2.25. The previous world record had been something like 2.37. This leap in progress is like Bob Beamon's long jump. github.com/openai/math/blob/…
We’re releasing a broad range of new mathematical results produced by an internal frontier model. We’ve been consulting with the independent Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence at the Institute for Advanced Study, and we have drawn on their advice and public recommendations to inform how we release these results. github.com/openai/math
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We’re releasing a broad range of new mathematical results produced by an internal frontier model. We’ve been consulting with the independent Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence at the Institute for Advanced Study, and we have drawn on their advice and public recommendations to inform how we release these results. github.com/openai/math
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Ya está disponible el episodio 573 de Coffee Break: ☕️ 🪐 Cara A: ¡Vótame en los Premios iVoox 2026! -A un día-luz -TMT declina la oferta de construir en La Palma -Claude calculó el diagrama de 6 puntos a 9 loops en N=4 super-Yang–Mills planar xn--sealyruido-u9a.com
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Recomiendo estas más de cuatro horas de entrevista a José Edelstein [@joseedelstein] en: youtube.com/watch?v=WoBZ4oGn…
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YA tenéis disponible un NUEVO PROGRAMA: “Viajando por el Sistema Solar” Con el físico y divulgador científico @Eurekablog Desde el @IFICorpuscular go.ivoox.com/rf/181473505
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AI makes its first meaningful breakthrough in theoretical physics LLM-based AI just computed a specific nine-loop order calculation in theoretical physics: going well beyond what humans, alone, could do. It truly is a physics breakthrough! bigthink.com/starts-with-a-b…
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¡Criaturas galácticas!🪐 El episodio 572 de nuestro pódcast ya puede disfrutarse en todas las plataformas. Recuerden: este es el episodio que grabamos el sábado 19 de septiembre en Madrid.☕️
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🌾 En @acienciacierta_, @antoniomonfor (IBMCP) y José Blanca (COMAV-@UPV) hablan con @meteolp de Norman Borlaug y la Revolución Verde: historia, logros y consecuencias. 🎧 f.mtr.cool/ej00z1kxdk
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Entender el ADN humano solía ser como buscar una aguja en un pajar gigantesco. 🧬🔍 Hoy presentamos AlphaGenome Atlas, una nueva herramienta de Google DeepMind capaz de predecir el impacto de las 9 mil millones de mutaciones posibles en nuestro código genético. 🧵👇
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YA tenéis disponible un NUEVO PROGRAMA: “Gravedad: de Newton a Einstein” ¿Cuáles son las principales diferencias entre el concepto de gravedad de Newton y el de Einstein? Con Carlos Barceló del @iaa_csic y @TerritorioGrav Desde el @IFICorpuscular go.ivoox.com/rf/180948475
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Claude has discovered a previously unknown enzyme system hidden in the DNA of bacteriophages. Beside the enzyme’s gene sits a long array of repeating DNA—a structure that looks somewhat similar to CRISPR. We don’t yet understand what this system does, but only a handful of known systems share its features, and all of them are able to cut, copy, and paste DNA. Historically, the discovery of such programmable systems has helped revolutionize medicine. CRISPR, for instance, is now the foundation of genetic medicines. But it will take much more work to learn what this system does, and whether it can be put to similar use. Read more: anthropic.com/news/claude-di…
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Beautiful paper from Google. ScientistTwo shows another progress of recursive self-improvement in AI research: it can improve a human method, then use its own discovery as the baseline and improve it again. the research assistant becomes the research loop: it autonomously improved 86 of 107 human-defined ML problems, suggesting experimentation can be automated long before scientific judgment can. Instead of helping with one task, ScientistTwo runs a loop: propose ideas, test them, remove what does not help, and use reviewer feedback to start another round. Across problems based on ICLR, ICML, and NeurIPS papers, it reports an 80.4% success rate and a 25.2% average relative improvement over the original human baselines.
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Nuestro podcast de ciencia Coffee Break, Señal y Ruido [@pcoffeebreak] lleva más de diez años ininterrumpidos de emisión, con más de 550 episodios emitidos en YouTube: youtube.com/@podcastcoffeebr… Pueden escucharnos también en Spotify: open.spotify.com/show/5FpBuA… y en otras plataformas.
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