Sebastián Merino

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@S_Merino_L

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

Katılım Kasım 2022
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Coffee Break: Señal y Ruido
Ya disponible el episodio 559 de Coffee Break: Cara A: -Actos -CMS publica en Nature su medida la masa del bosón W (c.f. Ep. 478) -Impacto de tormentas solares sobre la aviación señalyruido.com
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Ignacio Crespo
Ignacio Crespo@SdeStendhal·
🍿Llevamos más de un año tramando este videopodcast🎬 y el día 26 a las 19:00 podéis acompañarnos al preestreno en el @CaixaForum de Madrid. ENTRADAS GRATUITAS AQUÍ: shorturl.at/WAa0A (1/4)
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Gaston Giribet
Gaston Giribet@GastonGiribet·
Creo que la noticia del día es –no, no es el escándalo en el que estás pensando– que un modelo de OpenAI ha logrado resolver un problema de matemática que llevaba 80 años sin respuesta. Se trata de una conjetura central en la geometría discreta; más precisamente, se trata del
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Haider.
Haider.@haider1·
Yann LeCun says LLMs are strongest in domains where language itself is the substrate of reasoning, like math and code They can solve problems, prove theorems, and write programs — but they are not creative mathematicians, software architects, or computer scientists "their role is to help humans build"
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Sebastián Merino
Sebastián Merino@S_Merino_L·
@DotCSV Siempre he apostado por ello (aunque no dinero 😠). Creo que la IA nos va a deslumbrar en matemáticas y ciencias, y esto está mucho más cerca de lo que mucha gente cree
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Carlos Santana
Carlos Santana@DotCSV·
No me equivocaba
Carlos Santana@DotCSV

El fenómeno que se empieza a percibir que va a ocurrir en los próximos meses en el campo de las matemáticas vendrá dado por 3 factores claves: 1) Los modelos ya dan la talla: empiezan a estar en ese nivel donde su inteligencia es capaz de empujar tímidamente la frontera del conocimiento, eso sí aún con mucho esfuerzo y talento humano sacándole partido. Pero los modelos seguirán mejorando y alzando el vuelo, cada vez valiéndose más de sus propias capacidades para resolver problemas más y más difíciles, automáticamente. 2) Difusión tecnológica: Por el hecho de que los modelos están empezando poco a poco a cosechar éxitos, más investigadores se empiezan a interesar por el fenómeno, a conocer las herramientas, las nuevas metodologías de trabajo que surgen y a probar todo esto. Quizás este sea el factor más importante que ocurra este año, igual que ha ocurrido con los programadores durante 2025. Es un cambio de fase que acelerará muchísimo la labor investigadora. 3) Interés de los AI labs: por los motivos 1) y 2) los grandes laboratorios ya a día de hoy son conscientes de que este es un fenómeno que está ganando mucho interés y que deben potenciar e incentivar. Entrenar mejores modelos capaces de lograr hazañas mayores en matemáticas será buena publicidad, tiene un impacto real y se alinea con su misión de acelerar la investigación científica. Por estos tres motivos es por lo que tengo clarísimos que este 2026 será el año en el que se recorrerá el tramo exponencial de la sigmoide de las matemáticas. Recién estamos despegando 🚀

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Carlos Santana
Carlos Santana@DotCSV·
🔴 ¡HITO de OPENAI en MATEMÁTICAS! Continuando con la escalada en capacidades matemáticas de la IA, un modelo interno de OpenAI ha logrado resolver el que es hasta la fecha el problema Erdős más importante resuelto autónomamente. La trascendencia histórica de que la solución a este problema provenga completamente de un modelo general de razonamiento demuestra el punto de inflexión superado por la IA en matemáticas que he estado señalando durante el último año. Cuando en verano del 2025 vimos a la IA enfrentarse con éxito a las olimpiadas matemáticas internacionales (IMO) quedó claro que el grado de madurez de los LLMs era muy superior al que muchos esperarían. Desde entonces los sistemas no han tocado techo, sino que no han parado de mejorar, logrando hitos cada vez mayores cosechando éxitos en la frontera del conocimiento. Esto no para señores. Cada iteración vuelve a estos modelos más inteligentes, y a cada cota alcanzada el impacto en matemáticas es mayor. "There is no doubt that the solution to the unit-distance problem is a milestone in AI mathematics" Es el testimonio que no deja de repetirse por parte de miembros de la comunidad matemática.
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OpenAI
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Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in 1946. For nearly 80 years, mathematicians believed the best possible solutions looked roughly like square grids. An OpenAI model has now disproved that belief, discovering an entirely new family of constructions that performs better. This marks the first time AI has autonomously solved a prominent open problem central to a field of mathematics.
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OpenAI
OpenAI@OpenAI·
This result points to something larger: AI systems are becoming capable of holding together long, difficult chains of reasoning, connecting ideas across distant fields, and surfacing paths researchers may not have explored. We believe those same abilities will soon accelerate work in biology, physics, engineering, and medicine. That future still depends on human judgment. Expertise becomes more valuable, not less. AI can help search, suggest, and verify. People choose the problems that matter, interpret the results, and decide what questions to pursue next.
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David Pérez Martínez
¿Y si una de las decisiones más importantes para proteger tu memoria no estuviese en un fármaco… sino en tus oídos? Durante años hemos tratado la pérdida auditiva como una consecuencia “normal” del envejecimiento. 
Algo incómodo.
Pero secundario. La evidencia científica de 2026 dice otra cosa. Un meta-análisis publicado en The Journals of Gerontology, con más de 231.000 participantes, concluye que el uso de audífonos se asocia con una reducción del 16% en el riesgo de deterioro cognitivo. Además, quienes corrigen su audición muestran mejores resultados en memoria y funciones ejecutivas. Y esto tiene una explicación neurológica muy clara: Cuando no oímos bien, el cerebro trabaja el doble para interpretar sonidos. 
Ese sobreesfuerzo consume recursos que deberían destinarse a funciones como la atención o la memoria. Pero hay algo todavía más importante. La pérdida auditiva también favorece el aislamiento social.
Y la soledad mantenida en el tiempo no es inocua para el cerebro. Cada conversación que dejamos de seguir.
Cada comida en la que nos desconectamos.
Cada “da igual, luego me lo cuentas”. Todo eso también impacta en nuestra salud cerebral. Por eso debemos empezar a entender los audífonos no solo como una herramienta de confort, sino como una estrategia de prevención y autonomía cognitiva. La salud cerebral no empieza cuando aparecen los síntomas. 
Empieza mucho antes. Empieza en decisiones aparentemente pequeñas que, sostenidas en el tiempo, cambian el futuro del cerebro. ¿Estamos prestando suficiente atención a nuestros sentidos como estrategia real de prevención?
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Hector Socas-Navarro
Hector Socas-Navarro@hsocasnavarro·
Nueva entrada en mi videoblog. Mecánica cuántica: algunos fundamentos, comentarios sobre interpretaciones y por qué me gusta la de las superposiciones mantenidas (¿otros mundos?). Aviso: Hora y media de vídeo, se me alargó más de lo que esperaba 🙃 youtube.com/watch?v=OVkM7g…
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Coffee Break: Señal y Ruido
Coffee Break: Señal y Ruido@pcoffeebreak·
Episodio 558 de Coffee Break: Cara A -Premios, actos y noticias breves -Retractado el paper del grupo de Barbacid que contamos en el ep544 -Curioso pero inútil: un operador binario universal para las funciones elementales señalyruido.com
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Facultat de Ciències Matemàtiques UVEG
👏 Enhorabona a la professora Isabel Cordero Carrión per rebre la distinció Mujeres ConCiencia. La seua trajectòria en el camp de la matemàtica aplicada i de l'astrofísica la converteix en un referent científic i acadèmic. 🌌📐 uv.es/uvweb/uv-notic… #DonesEnLaCiència
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Sebastián Merino
Sebastián Merino@S_Merino_L·
@hsocasnavarro Estremecido me ha dejado eso de la pérdida de laringal por la ley del Saussure. 😧 P.d.: Bromas a parte, muy interesante, como todo lo que cuenta @Neferchitty .
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Pedro Rojas
Pedro Rojas@SeniorManager·
Llevo más de 25 años como profesor universitario en innovación y temas de actualidad, y siempre veo la misma dualidad. No importa la materia, asignatura ni la tecnología de turno: al final, los jóvenes se dividen en dos grupos. El 80% llegan, hacen lo justo, no preguntan y no profundizan. Y no es que rechacen lo nuevo: es que les da igual. Los otros (el 20%), cuando termina la clase, siguen buscando, probando, preguntándose por qué. No vuelven a casa a descansar: vuelven a aprender. No los separa el talento ni el origen ni el estrato social. Los separa la curiosidad. Y eso, después de dos décadas viendo promociones enteras, es lo único que al final marca la diferencia para algunos. La curiosidad no es un extra: es lo que distingue a quienes se quedan en el mínimo y a quienes se lanzan a aprender por su cuenta. Ese 20% tiene hambre de entender la innovación por ellos mismos. Porque las cosas no llegan solas. Y no llegan nunca si no se buscan.
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