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Anthropic Claude 刷新物理学世界纪录:单挑基于杨振宁理论 9 圈难题

摘要

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)其中的「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...

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2026-09-27 1 阅读 约10分钟阅读 IT之家
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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)其中的「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。 更可怕的是,Claude 完成这项神级挑战,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。 看起来,科学界的低垂果实,比想象中要多得多啊。 这次,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。 2016 年的五圈、2019 年的六圈和七圈,论文作者名单里都有他的名字 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?…… 每次都是同一个套路:学者先怀疑,直到 AI 杀进他们自己的领域。 他认为他的老本行「散射振幅」,不一样。 上个月,他在自己的博客上向全网 AI 公司发下了一封「英雄帖」: 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。 散射振幅 但这个公式简直是噩梦。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」精细修正层。 每多加一个「圈」,答案就更精确,但计算量是呈指数级爆炸增长的! 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大牛教授 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 —— 这只相当于租用了 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,内心是极为震撼的。因为他太知道这有多难了。 从 2023 年算完八圈之后,他和他的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,」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
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