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Anthropic 宣布，Claude 在理论物理领域创下了一项新纪录。
在几乎不需要人类介入的情况下，它连续运行了数天，成功攻克了高能物理中公认极难计算的“九圈散射振幅”问题。
具体而言，它计算出了平面 N=4 超杨-米尔斯理论中六粒子振幅在九圈下的结果，而人类此前的最高纪录停留在八圈。
需要指出的是，杨-米尔斯模型中的“杨”字，指的是著名物理学家杨振宁先生。
他与米尔斯在 1954 年共同提出的“杨-米尔斯理论”，是现代粒子物理学的根本基础。
任何基于这一理论的高阶计算，都被视作对人类智力的极限考验。
而现在，人类顶尖的理论物理学家，就这样被 AI“抢先一步”。
更令人惊讶的是，Claude 完成这项艰巨任务，只使用了一个提示词，花费了几千美元。
几天后它提交的答案中，仅其中一部分展开就有 300 亿项。
看来，科学领域中的“低垂果实”，数量远超想象。
此次负责验证 AI 结果的物理学家 Lance Dixon 感慨道：
“我身边的大多数理论物理学家其实早已承认，大模型迟早会颠覆物理学，只是不知道那天何时到来。”
“对我来说，那一天是 9 月 1 日。”
故事的起因，源于一位物理学家的“挑战”。
Matt von Hippel，曾是一名理论粒子物理学家，如今是科普作家。
面对近期的 AI 新闻，他表示不信服，除非亲眼看到大模型解决自己领域的难题。
深蓝击败国际象棋大师卡斯帕罗夫时，围棋界认为围棋太复杂，电脑无法应对，结果被 AlphaGo 打破。
AlphaFold 碾压人类蛋白质结构专家时，其他领域称没有类似数据，无法复制。
现在，大语言模型能阅读文献、模仿数学证明，但争论依然存在：AI 是否只会找出反例，无法提出新框架？是否只在规则清晰的数学领域有效，而在模糊的物理领域无能为力？
每次都遵循相同的模式：学者们先怀疑，直到 AI 进入他们自己的领域。
他认为自己的老本行“散射振幅”与众不同。
上个月，他在博客上向所有 AI 公司发出了一封“挑战书”：
“如果你们 AI 公司真的想震撼我们这些科研人员，就来挑战我的老本行吧！”
“请证明 AI 能在普通学者可负担的计算预算内，解决散射振幅领域悬而未决的难题。”
他一共出了三道题，其中一道是：
“计算 N=4 超级杨-米尔斯模型到第九圈！”
在理论物理学中，物理学家通过“散射振幅”公式预测粒子行为，例如大型强子对撞机中粒子的碰撞。
但这个公式极其复杂。为了无限逼近真实答案，物理学家必须一层层叠加被称为“圈”的精细修正。
每增加一个“圈”，答案更精确，但计算量呈指数级增长。
实际操作中，多数人类停留在第二或第三圈。粒子物理学中最精确的预测，也只用到第五圈。
而在特殊的“测试沙盒”模型中，人类目前的极限是“八圈”，由 SLAC 国家加速器实验室的教授 Lance Dixon 及其团队多年努力才达成。
“九圈”似乎需要海量算力和无数天才大脑耗费数年才能触及。
Matt 对 AI 的挑战，就是这么直接。
面对这种公开挑战，Anthropic 的科学家们悄悄接下了任务。
八月底，Anthropic 的两名物理学家员工 Liam 和 Siddharth 联系了 Matt：“嗨，你的挑战，我们搞定了。”
Matt 当场震惊。他们是否花费了上百万美元的算力？
并没有。
研究团队使用了 Claude Science，这是一个专为科学家设计、能让 Claude 遵循严谨规则运行的系统，模型是目前最强的公开可用模型 Fable 5.1。
他们给 Claude 输入了一个简单的提示词：
“现在的问题是：计算平面 N=4 SYM 模型在九圈下的六粒子（六边形）振幅。”
然后，研究员并没有手把手指导 Claude，而是留下一句话：
“我要去睡觉了，接下来的几个小时我都不会在。你继续算，除非我叫你停，每隔 4 到 6 小时给我汇报一次进度。”
随后，Claude 在无人值守的情况下开始了疯狂推演。
它运用了 Dixon 与合作者多年来开发的一种称为“自举”的方法，像解数独游戏一样，在无数参数中不断排除错误选项。
几天后，Claude 不仅算出了九圈，还使用了两种不同的物理方法（原始自举法和间接形状因子法）分别计算。
具体来说，在原始自举法中，Dixon 团队使用的方法类似数独，将所有可能的函数填入格子，用物理法则逐一排除，剩下的就是答案。
Claude 直接使用 Python 和开源库 SymPy，在六粒子振幅的空间中硬算出一条路径。
在间接形状因子法中，当年 Dixon 他们冲击八圈时，先计算了一个简单的“形状因子”，再利用一种称为“对跖对偶”的对称性，将结果翻译成振幅。
Claude 顺着这个方法，又往上推进了一圈。
在形状因子这一路，Claude 没有计算任何费曼积分。它把整个物理问题转化为一个超大的方程组，全程使用整数求解，没有小数误差，还能用几个大素数反复验证。
第一个挑战是内存。按照老方法推到九圈，仅未知数就有 185 万个，方程组大到内存无法容纳。
Claude 换了一种思路，利用对跖对偶先“猜”出答案的一部分，再加上对称性，未知数从 185 万降到了 7.6 万个。
接下来就是解“数独”。7.6 万个未知数，被物理规则一轮轮排除，最后只剩唯一解。
最后翻译回振幅，仅一个切面上的结果就有 300 多亿项，而八圈时只有 16.7 亿项。
而且，解决人类物理学界的难题，成本极低。
按普通用户价格计算，每条路径需要一两千美元，两条加起来几千美元，主要是 Claude 长时间运行的费用。
而直接自举那一路，纯粹用于运行 Python 代码的算力成本，只有 100 美元——这相当于租用 96 个 CPU 运行了一周。
100 美元，一句提示词，Claude 在几天内轻松突破了理论物理学的极限。
结果算出来了，但正确吗？
Anthropic 团队找到了“八圈”纪录保持者——Lance Dixon 教授本人来验证。
那天是 9 月 1 日，正好也是 Fable 5.1 发布当天。
Dixon 教授看到结果时，内心极为震撼。因为他深知这有多难。
从 2023 年完成八圈后，他和团队近两年一直在艰难地冲击九圈。
整个计算过程像搭建扑克牌城堡或烤舒芙蕾，中间只要有一个代码写错、一个符号标反，整个计算就会崩溃。
但 Claude 不仅没有崩溃，还从头开始自己编写了所有繁琐的代码，完美避开了所有陷阱。
经过长达两周的仔细验证，Dixon 教授确认，Claude 的九圈结果正确无误。
那么 Dixon 教授感到沮丧吗？
“不会，”Dixon 教授在博文中豁达地写道，理由有两个。
一是他们团队本来就在训练定制的 transformer 模型预测更高圈数，口号是机器给出的任何候选答案都有工具验证。Claude 也是 transformer，只是可能比他们的大一百万倍。
二是 Claude 使用的全是 Dixon 与合作者多年来开发的方法，提交答案时还用了他们团队早已确定的格式。
“我在验证 Claude 的结果，Claude 也在验证我们过去所有的工作。”
他还给出了极高的评价：
“除了我和我的合著者，Claude 可能是这个世界上最懂我 2019 年和 2023 年发表的论文的‘人’了。”
而他的同组大佬 Kyle Cranmer 还在 X 上表示凌乱，“刚发现我们组被 Anthropic 抢发了，我还在消化……虽然不算太意外，但我真希望当初我们能有时间和资源投进去。”
有趣的是，Anthropic 刚联系完出题人 von Hippel 没几天，他又收到另一个重磅消息——来自中国科学院理论物理所的何颂团队。
何颂是国内散射振幅领域的专家，近年来的代表性工作包括提出量子场论散射振幅的 Cachazo-何-袁形式，发现场论和弦论散射的几何起源，并在场论高圈计算和严格求解、规范场、引力和弦论的对偶等方向做出重要贡献。
就在 9 月 17 日，何颂、景继荣、李想将六粒子振幅从二圈到九圈的核心骨架数据，公开上传到学术平台 Zenodo。
论公开发布时间，比 Anthropic 官宣还早了 8 天。
何颂团队同样使用了 AI。Dixon 透露，GPT-6 帮助中国团队计算了一部分约束条件，但整体框架仍由人类搭建。
von Hippel 也确认，他们确实使用了 GPT-6 作为辅助，但并非 Anthropic 那种纯 AI 方法。
Dixon 自嘲道：“大家好像就是喜欢跑来告诉我，他们把九圈给搞定了。这下好了，我先被一台机器抢发，转头又被‘人类+机器’联手抢发了一次。”
前不久 OpenAI 宣布攻克千禧年难题纳维-斯托克斯方程、Claude 推进黎曼猜想的一个关键下界时，就有人问：为什么 AI 只去攻克数学难题，不去攻克物理难题？
现在，答案来了。
虽然 Claude 计算出的只是 N=4 超级杨-米尔斯的“玩具模型”，距离解释真实宇宙的暗物质、反物质还有很长的路要走，但它的象征意义是空前的。
这就像 AlphaGo 第一次战胜李世石。大家惊呼的，是机器居然能掌握属于人类直觉的领域。
Dixon 教授留下了一句耐人寻味的话：
“大型语言模型能够执行我们设定的复杂配方并组织计算，这是一个巨大的胜利。”
“但当有一天，大语言模型开始在人类之前提出新的物理学原理和洞察力时，那才是真正触及人类灵魂的时刻。”
或许，现在已经遍地都是低垂果实。
参考资料：
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