Jairo Alexis López

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Jairo Alexis López

Jairo Alexis López

@JAlexRoL

Profesor de Física @UNColombia. Dir. de investigación 2015-18. Decano @FCienciasUNALco 2018-20. Comprometido con la Paz.

Bogotá, D.C., Colombia Katılım Şubat 2015
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Jairo Alexis López
Jairo Alexis López@JAlexRoL·
Física teórica al límite! ⚛️ Aqui utilizamos el método de "bootstrap cuántico" para estudiar la masa del elusivo sistema Toponio, coincidiendo con las recientes observaciones experimentales del CERN. arxiv.org/abs/2508.02916
La Calera, Colombia 🇨🇴 Español
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Historia de Colombia
Historia de Colombia@colombia_hist·
Olinguito, es la primera nueva especie de carnívoro que se ha descubierto en América en los últimos 37 años, se encuentra en Colombia
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Jairo Alexis López
Jairo Alexis López@JAlexRoL·
Esto que ud dice aquí también es estigmatización. Lo que no deja avanzar la Universidad es que no somos capaces de construir en la diferencia.
Juan Carlos Arango S@jcarangosa

Así sacaron de la sede Palmira de la @UNALOficial al facho profesor Diego Torres, quien fue a realizar su papel eterno de provocador. No olvidamos sus señalamientos y estigmatización contra miembros de la comunidad y su acciones para entregar la Nacional al uribismo. Fueraa!!

Cota, Colombia 🇨🇴 Español
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Kevin Arriguí
Kevin Arriguí@karrigui13·
1/ No nos acogemos en la decisión de la Asamblea de Sede de entrar a paro hasta el 13 de abril. Debo aclarar que, debido a la persecución en mi contra, no pude asistir a la asamblea.
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Moisés Wasserman
Moisés Wasserman@mwassermannl·
elespectador.com/ciencia/lo-ocu… / “La ciencia colombiana merece respeto. Los territorios merecen cumplimiento. Y el país no puede seguir perdiendo años de trabajo por la improvisación institucional”,
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El Espectador
El Espectador@elespectador·
Los científicos señalan que la “improvisación del Minciencias” les hizo perder tres años de trabajo. La cartera respondió en un comunicado. 🔗👇 trib.al/0fSIR67
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Sergio Silva Numa
Sergio Silva Numa@SergioSilva03·
Ya hicieron público, oficialmente, el comunicado que mencioné el lunes. 136 miembros del sistema de ciencia, entre ellos vicerrectores, ONG y empresas privadas le dicen al Ministerio de Ciencias que es inaceptable lo que está pasando con las regalías 2023-2024. Abajo...
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DW Español
DW Español@dw_espanol·
#CERN anuncia descubrimiento de una nueva partícula subatómica tras dos décadas de búsqueda Bajo Francia y Suiza, a 100 metros de profundidad, dos #quarks de "encanto" chocaron y revelaron algo que la física llevaba décadas buscando. (few) p.dw.com/p/5AhUW
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Operador Nuclear
Operador Nuclear@OperadorNuclear·
En el CERN han identificado una nueva partícula similar al protón, una de las piezas básicas de la materia. La diferencia está en su interior. Un protón está formado por tres quarks ligeros. Esta nueva partícula también tiene tres, pero dos de ellos son quarks mucho más pesados, llamados charm. Ese cambio multiplica su masa aproximadamente por cuatro. La materia se construye combinando piezas dentro de unas reglas. Cuando cambias los componentes, aparecen estructuras distintas con propiedades nuevas. Esta partícula pertenece a la familia de los bariones, donde también están protones y neutrones. Su valor está en que representa una configuración poco habitual, muy útil para estudiar con más precisión cómo actúa la fuerza fuerte, la que mantiene unidos los núcleos atómicos. El reto es que estas partículas duran un instante. Se generan en colisiones de altísima energía y se desintegran casi de inmediato. Aun así, dejan señales que permiten reconstruir lo que ha ocurrido. Cada hallazgo de este tipo sirve para comprobar si nuestras teorías siguen funcionando con precisión. Cuando encajan, refuerzan el modelo actual. Cuando aparecen desviaciones, se abre la puerta a nuevos avances. La física de partículas progresa acumulando este tipo de descubrimientos. Cada uno aporta una pieza más al mapa que describe de qué está hecho el universo. agenciasinc.es/Noticias/El-CE… home.cern/news/news/phys…
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Sergio Silva Numa
Sergio Silva Numa@SergioSilva03·
Bueno, para que cambien un poquito de tema, les traigo la historia de cómo una decisión del Ministerio de Ciencias ha llenado de incertidumbre (más) a muchos científicos de Colombia. Todo parece indicar que varios se quedaron sin la 💰que esperaban de regalías. Vean: 🧵
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Ignacio Mantilla Prada
Ignacio Mantilla Prada@MantillaIgnacio·
Para llevar a cabo investigación científica en Colombia no falta talento, lo que falta es un ecosistema que lo aproveche. La escasa financiación suele premiar la sintonía con indicadores para mejorar en los rankings solamente.
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Edna Bonilla Sebá
Edna Bonilla Sebá@EdnaBonillaSeba·
Es todo un honor aparecer en la más reciente columna de Piedad Bonnett, a quien admiro muchísimo. Ella hace una buena lectura de la política actual. Nos recuerda algo muy importante, que Colombia no está condenada a elegir entre los extremos. @Sergio_Fajardo y yo somos un equipo honesto, somos servidores públicos que hemos dedicado nuestra vida a trabajar por el país, con resultados, experiencia, convicciones y ningún escándalo. Le agradezco por sus palabras. Los colombianos pueden confiar en el centro, pueden confiar en la decencia.
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UNESCO Montevideo 🏛
UNESCO Montevideo 🏛@UNESCOmvdo·
🔬 ¡Ya está disponible el relanzamiento del MOOC “Ciencia Abierta: de la Recomendación a la Acción”! Tras una exitosa edición en 2024 con más de 3.200 participantes, la UNESCO vuelve a ofrecer este curso en línea para seguir impulsando la Ciencia Abierta como herramienta para democratizar el conocimiento, fortalecer la colaboración científica y acercar la investigación a la sociedad. 📚 El curso está dirigido a investigadores, docentes, responsables de políticas públicas y a todas las personas interesadas en avanzar de la recomendación a la acción en Ciencia Abierta. 👉 Accede e inscríbete aquí: openlearning.unesco.org/courses/course…
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Jairo Alexis López
Jairo Alexis López@JAlexRoL·
Lo increíble es pensar que puede pasar que la derecha sea la que ponga la primera mujer presidenta y al primer vicepresidente gay.
Quimbaya, Colombia 🇨🇴 Español
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Andrej Karpathy
Andrej Karpathy@karpathy·
Three days ago I left autoresearch tuning nanochat for ~2 days on depth=12 model. It found ~20 changes that improved the validation loss. I tested these changes yesterday and all of them were additive and transferred to larger (depth=24) models. Stacking up all of these changes, today I measured that the leaderboard's "Time to GPT-2" drops from 2.02 hours to 1.80 hours (~11% improvement), this will be the new leaderboard entry. So yes, these are real improvements and they make an actual difference. I am mildly surprised that my very first naive attempt already worked this well on top of what I thought was already a fairly manually well-tuned project. This is a first for me because I am very used to doing the iterative optimization of neural network training manually. You come up with ideas, you implement them, you check if they work (better validation loss), you come up with new ideas based on that, you read some papers for inspiration, etc etc. This is the bread and butter of what I do daily for 2 decades. Seeing the agent do this entire workflow end-to-end and all by itself as it worked through approx. 700 changes autonomously is wild. It really looked at the sequence of results of experiments and used that to plan the next ones. It's not novel, ground-breaking "research" (yet), but all the adjustments are "real", I didn't find them manually previously, and they stack up and actually improved nanochat. Among the bigger things e.g.: - It noticed an oversight that my parameterless QKnorm didn't have a scaler multiplier attached, so my attention was too diffuse. The agent found multipliers to sharpen it, pointing to future work. - It found that the Value Embeddings really like regularization and I wasn't applying any (oops). - It found that my banded attention was too conservative (i forgot to tune it). - It found that AdamW betas were all messed up. - It tuned the weight decay schedule. - It tuned the network initialization. This is on top of all the tuning I've already done over a good amount of time. The exact commit is here, from this "round 1" of autoresearch. I am going to kick off "round 2", and in parallel I am looking at how multiple agents can collaborate to unlock parallelism. github.com/karpathy/nanoc… All LLM frontier labs will do this. It's the final boss battle. It's a lot more complex at scale of course - you don't just have a single train. py file to tune. But doing it is "just engineering" and it's going to work. You spin up a swarm of agents, you have them collaborate to tune smaller models, you promote the most promising ideas to increasingly larger scales, and humans (optionally) contribute on the edges. And more generally, *any* metric you care about that is reasonably efficient to evaluate (or that has more efficient proxy metrics such as training a smaller network) can be autoresearched by an agent swarm. It's worth thinking about whether your problem falls into this bucket too.
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Ashwini Vaishnaw
Ashwini Vaishnaw@AshwiniVaishnaw·
AI Impact Summit Declaration signed. Entire world has endorsed PM @narendramodi Ji’s human-centric vision of AI. The declaration is inspired by the principle of ‘Sarvajan Hitaya, Sarvajan Sukhaya’, for democratising AI resources for the global population. 🔗 pib.gov.in/PressReleasePa…
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