Anthropic 称 Claude 刷新理论物理纪录,攻克九圈散射振幅难题
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Anthropic 表示,Claude 在几乎无人类干预的情况下,连续运行数天,攻克了平面 N=4 超杨-米尔斯理论中六粒子振幅的九圈计算难题。前纪录保持者、物理学家 Lance Dixon 经过两周验证后确认结果正确。
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Anthropic 官宣,Claude 拿下了理论物理的一项前沿纪录。

它在几乎无人类干预的情况下,连续运行数天,一举攻克了高能物理学界出了名难算的“九圈散射振幅”计算难题。

具体来说,它算出了平面 N=4 超杨-米尔斯理论里六粒子振幅的九圈结果,人类此前的纪录停在八圈。

注意,杨-米尔斯模型(Yang-Mills)中的“杨”,指的正是物理学泰斗杨振宁先生。他与米尔斯在 1954 年共同创立的“杨-米尔斯理论”,是整个现代粒子物理学的基石。基于它的任何高阶计算,都堪称人类脑力的极限挑战。

如今,人类顶尖理论物理学家,就这样被 AI“截胡”了。

更让人意外的是,Claude 完成这项挑战,仅仅只用了一个提示词,花了几千美元。几天后交回的答案,光其中一部分展开就有 300 亿项。

负责给 AI 验证结果的物理学家 Lance Dixon 这样感慨:

“我身边的大多数理论物理学家其实早就承认,大模型迟早会颠覆物理学,只是不知道那一天什么时候砸到自己头上。对我来说,那一天是 9 月 1 日。”

硬核物理学家挑衅 AI:“我的老本行很特殊”

故事的起因,源于一位物理学家的“挑衅”。

Matt von Hippel 曾经是一位理论粒子物理学家,现在是一名科普作家。面对最近的 AI 新闻,他表示不信邪,除非亲眼看到大模型解决自己领域的难题。

深蓝赢了国际象棋大师卡斯帕罗夫,围棋界说:围棋太复杂,电脑下不了。结果被 AlphaGo 打脸。AlphaFold 碾压人类蛋白质结构专家,但其他领域又说:我们没有那种数据,复制不了。

现在,大语言模型能读文献、能模仿数学证明,但争论依旧不断:AI 是不是只会找反例,提不出新框架?是不是只在数学这种规则清楚的领域管用,物理这种模糊领域不行?

他认为自己的老本行“散射振幅”不一样。

上个月,他在自己的博客上向全网 AI 公司发出挑战: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 能在普通学者能够负担得起的计算预算内,解决散射振幅领域悬而未决的难题。他一共出了三道题,其中一道便是:给我把 N=4 超级杨-米尔斯模型(N=4 super Yang-Mills)算到第九圈(Nine Loops)!

在理论物理学中,物理学家们通过“散射振幅”的公式来预测粒子的行为,比如大型强子对撞机里的粒子怎么撞。但这个公式极其复杂。为了无限逼近真实答案,物理学家必须一层一层地叠加被称为“圈”的精细修正层。每多加一个“圈”,答案就更精确,但计算量会呈指数级爆炸增长。

实际操作中,大多数人类停留在第二圈或第三圈。粒子物理学中最精确的预测,也才用到了第五圈。而在特殊的“测试沙盒”模型中,人类目前的极限纪录是“八圈”。这是由 SLAC 国家加速器实验室的教授 Lance Dixon 和团队多年死磕才拿下的。

“九圈”?看起来是需要海量算力和无数天才大脑耗费数年才能触及的领域。

Matt 给 AI 的挑战,就是这么简单粗暴。

一句提示词,几千美元,Claude“杀疯了”

面对这种公开叫板,Anthropic 的科学家们悄悄接下了战书。

八月底,Anthropic 的两名物理学家员工 Liam 和 Siddharth 悄悄联系了 Matt:“嗨,你的挑战,我们搞定了。”

Matt 当场惊掉下巴。怎么做到的?烧了上百万美元的算力吗?

并没有。

研究团队用的是 Claude Science,一个专门为科学家设计、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 Prompt:

“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教 Claude 怎么做,而是给它留了一句话:

“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。”

然后,Claude 就在无人值守的情况下,开始了疯狂的推演。

它运用了 Dixon 和合作者这些年开发的一种叫做“自举”的方法,就像解一场数独游戏一样,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,而且是用了两种不同的物理方法(原始自举法和间接形状因子法)分别算出来的。

具体来说,在原始自举法中,Dixon 团队用的方法叫 bootstrap,类似于数独,把所有可能的函数全填进格子里,用物理法则一个个排除,剩下的就是答案。Claude 直接掏出 Python 和开源库 SymPy,在六粒子振幅的空间里硬算出了一条血路。

在间接形状因子法中,当年 Dixon 他们冲八圈时,先算了个简单的“形状因子”,再利用一种奇特的“对跖对偶”对称性,把结果翻译成振幅。Claude 顺着这套打法,往上又生推了一圈。

形状因子这一路,Claude 没有算一个费曼积分。它把整个物理问题变成一个超大的方程组,全程用整数求解,不会有小数误差,还能换几个大素数反复验算。

第一道坎是内存。照老办法推到九圈,光未知数就有 185 万个,方程组大到内存根本装不下。

Claude 换了个思路,借对跖对偶先把答案的一部分“猜”出来,再加上对称性,未知数一下从 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,光一个切面上的结果就有 300 多亿项,八圈时才 16.7 亿项。

而且,解决人类物理学界的悬案,花费极低。按普通用户的价格算,每条路要一两千美元,两条加起来几千美元,大头是 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,仅仅只有 100 美元——这相当于租用了 96 个 CPU 跑了一个星期。

100 美金,一句提示词,Claude 在几天内就轻而易举地捅破了理论物理学的天花板。

前世界纪录保持者:“被 AI 截胡了,但我很兴奋”

结果算出来了,但对不对呢?

Anthropic 的团队找到了“八圈”纪录保持者——Lance Dixon 教授本人来验算。

那天是 9 月 1 日,巧的是,正好也是 Fable 5.1 发布当天。

Dixon 教授拿到结果的那一刻,内心极为震撼。因为他太知道这有多难了。

从 2023 年算完八圈之后,他和团队这两年一直在一筹莫展地死磕九圈。

整个计算过程就像是在搭一个扑克牌城堡,或者烤一个舒芙蕾,中间只要有一个代码写错、一个符号标反,整个计算就会彻底崩溃。

但 Claude 不仅没有崩溃,还从头开始自己把所有繁琐的代码全写了,完美避开了所有的坑。

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 教授感到心碎吗?“不会,”他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,只是大概比他们的大一百万倍。

二是 Claude 用的全是他和合作者这些年开发的方法,交答案时还用了他们团队早就定好的格式(教授猜,这是 Claude 在给他们卖面子)。

“我在验证 Claude 的结果,Claude 也在验证我们过去所有的工作。”

他还给出了一个极高的评价:

“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。”

极限反转:中国团队靠 GPT-6 也杀到了九圈

有趣的是,Anthropic 刚找完出题人 von Hippel 没几天,他又收到了另一个重磅消息——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大牛,近年代表性工作包括提出量子场论散射振幅的 Cachazo-何-袁形式,开创性地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了一系列重要工作。

就在 9 月 17 日,何颂、景继荣、李想把六粒子振幅从二圈到九圈的核心骨架数据,公开挂上了学术平台 Zenodo。

何颂团队同样用上了 AI。Dixon 透露,GPT-6 帮中国团队算了一部分约束条件,不过整体框架还是人类自己搭的。

von Hippel 也确认,他们确实用了 GPT-6 做辅助,但绝不是 Anthropic 那种纯 AI 打法。

Dixon 自嘲说:“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的时候,就有人这样问:为什么 AI 只去攻克数学难题,不去攻克物理难题?

现在,这不就来了么。

虽然 Claude 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。

这就像是 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:

  • https://x.com/anthropicai/status/2103541577083719888
  • https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops
  • https://itp.cas.cn/sourcedb/zw/zjrck/dsjs/201509/t20150910_4423219.html
  • https://arxiv.org/pdf/2602.12176

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