9月25日，Anthropic公佈Claude在理論物理領域的一項新成果。

Claude計算出了平面 N=4 超對稱楊-米爾斯理論（planar N=4 super-Yang-Mills）中的九圈六粒子散射振幅。

這道題，是前理論物理學家Matt von Hippel在8月公開向AI公司下的戰書。

一個月後，挑戰被破解。整個過程幾乎沒有科學上的人工指導。總成本約1000到2000美元，其中核心計算只花了約100美元。

該領域八圈紀錄的保持者、史丹佛大學和SLAC國家加速器實驗室教授Lance Dixon親自驗證了結果。他坦言，自己原本認為這個問題太難，不可能直接算出來。

幾乎在同一時間，中國科學院理論物理研究所的何頌也表示，他的課題組借助GPT-6已經拿到了九圈結果的大部分。

就在幾天前，Anthropic剛剛宣佈自建濕實驗室，並公佈了Claude自主發現全新DNA系統ART的成果。

一週之內，從生物到物理，Anthropic正在密集亮出Claude的科研底牌。

難道馬斯克預言成真了？近日馬斯克在一條AI4S的相關推文中預言：人工智慧最遲在明年年底或2028年，就會在所有（科學）領域佔據主導地位。

計算物理學、計算化學、計算生物學、計算醫學.....甚至計算考古學。逼真的模擬、巨量資料分析，以及AI將無處不在。

Matt von Hippel曾是理論物理學家，如今是科學作家，長期在個人部落格上寫物理。

近幾年，他寫物理越來越繞不開AI，但AI圈的專家意見嚴重分裂：一派認為幾年內就會出現超級智能，另一派認為大模型已接近天花板，連像樣的物理研究都做不了。

有意思的是，他特意避開了數學方向的題目。在他看來數學突破靠靈感，難度很難提前判斷。計算難題則不同，需要多少機器跑多少天這個過程可以直接對比的。

於是在8月，他點名挑戰AI公司：用普通學者拿得到的計算資源，判斷 N=8 超引力在七圈是否發散，或者把N=4超楊-米爾斯算到九圈。

Anthropic選了後者，並最終成功了。

02. 九圈有多難？領域紀錄停在八圈

這道題出自理論物理中“散射振幅”的方向。

散射振幅描述的是粒子相撞時發生各種反應的機率。算得越準，越能和大型強子對撞機的實驗資料比對，一旦對不上，就可能指向暗物質等新物理。

圈數越多，計入的量子漲落就越多，結果越精確，但計算量也急劇上升。Matt 在戰書裡表示：圈數是結果精度的粗略衡量，而且每多一圈，計算量通常按指數、甚至階乘增長。

所以，九圈的意思是把精度一直推到第九層修正。現實中的粒子物理計算大多停在兩圈，最精確的預言之一也只用了五圈。

N=4超楊-米爾斯是一個“玩具模型”，每個粒子配有四個超對稱夥伴，不描述真實世界。但正因為結構高度對稱，它反而更好算，成了物理學家打磨新方法的試驗場。

計算採用的是一種叫bootstrap（自舉）的技術。這個過程有點像數獨數獨。先列出所有可能的答案，再用各種已知規則逐一排除，直到只剩唯一解。

此前的紀錄是八圈，由Dixon團隊在2023年取得。而且走的是一條間接路線。先算更簡單的“形狀因子”，再借助一種奇特的“對跖對偶”對稱性，繞回振幅本身。

在業內看來，直接再往前推一圈並不現實。

8月底，Anthropic的兩位物理學家Liam Fitzpatrick和Siddharth Mishra-Sharma聯絡作者表示挑戰已經完成。

他們沒有動用大規模算力，而是用了Anthropic面向科學家的平台Claude Science，驅動模型為Fable 5.1。

整個流程簡單得出奇。研究者先問Claude那道題它最有把握。隨後只給了一句題目：計算平面N=4超楊-米爾斯中六粒子振幅的九圈結果。

此後，人類幾乎只是下指令讓它繼續。其中一次，研究者睡前交代Claude一直算下去，每4到6小時匯報一次進展。

結果Claude不僅算出了九圈結果，還用兩種方法各完成了一遍：一種是原始的bootstrap路線，另一種是Dixon團隊的間接形狀因子路線。

成本方面，任選一種方法，終端使用者約需1000到2000美元，主要花在Claude長時間運行上。真正的計算部分用Python和SymPy完成，只花了約100美元。

作者感嘆，在他十年前做研究時算是一筆不小的開銷，如今只要理由充分，誰都負擔得起。

Anthropic聯絡作者幾天後，中國科學院的何頌團隊也發來消息：他們同樣算出了九圈結果的大部分。

何頌與 Jirong Jing、Xiang Li 在 Zenodo 上公開了一份資料集，題為《六膠子 MHV 振幅直至九圈的符號》，涵蓋二圈至九圈的符號（symbol）資料。

何頌團隊也用了AI，不過是GPT-6，但只用於計算部分約束條件，整體框架仍由人類主導。

同一個前沿問題，兩種範式幾乎同時抵達終點。一邊是幾乎無人參與的AI自主計算，一邊是人類主導讓AI助攻。

但他真正佩服的，不是計算量，而是這套流程的脆弱性。整個計算環環相扣，只要一處出錯就會全盤崩潰，而且大量構造細節瑣碎到論文裡都不會完整記錄。這意味著，Claude必須從零寫出全部程式碼。

不過被搶先，Dixon並不沮喪。一方面，他的團隊本就在用自研transformer模型預測更高圈數，口號之一就是有能力驗證機器給出的任何答案。

另一方面，Claude用的全是他們多年積累的方法，連結果格式都與此前保持一致。換句話說，他在驗證Claude，Claude也在驗證他們過去的所有工作。

Dixon甚至評價：除合作者外，Claude比任何人都更懂他們2019年和2023年的論文。

結果最終將由人類研究者整理發表。

03. 不是超級智能，但已經足夠可靠

儘管結果亮眼，出題人Matt von Hippel的評價卻相當克制。

他原本希望看到AI用意想不到的新方法突破計算極限。但實際上，Claude用的都是已知方法，只是比前人多投入了一些算力，工程習慣更好一些，談不上超級智能。

不過，他從中得出了兩個判斷。

第一，低垂的果實比想像中多。即便目標明確，專家也可能高估它的難度。那些常年勸物理學家多雇幾個程式設計師的電腦背景人士，這次被證明是對的。

第二，AI已經足夠可靠。這類計算繁瑣易錯，作者坦言換作自己，一週的工作大機率要拖成兩週，因為第一次幾乎必然出錯。而這一次，全程沒有外部專家介入，平台自己把計算推到了終點。

值得注意的是進步速度。今年3月，AI做物理項目還像個學生，任務小、需要手把手指導、錯誤不斷。僅半年後，它完成的已是通常由領域頂尖專家攻克的前沿計算。

Dixon則留下了一句更有份量的話：真正值得深刻反思的時刻，會是大模型先於人類提出新的物理原理的那一天。

04. Anthropic的科研版圖，正在成形

把時間線拉開看，這不是一次孤立的展示。

9月23日，Anthropic宣佈成立生命科學研究組、自建濕實驗室，同時公佈Claude自主發現全新DNA系統ART。兩天后，便是高能物理領域的九圈振幅計算。

同一時期，Anthropic還公佈了另一項成果：Claude在不到四週內最佳化了30多個開源生物分子建模模型，平均提速約4倍。

從生物學發現，到計算工具最佳化，再到理論物理前沿計算，貫穿其中的是同一個平台：Claude Science。

Anthropic想讓Claude扮演的，顯然不只是查文獻、寫程式碼的助手，而是科研流程中最昂貴、最耗時的那個執行者。

當算得出來變得越來越便宜，科研的瓶頸正在轉移：誰能提出好問題，誰能驗證答案，誰就握有下一階段的話語權。 (智藥局)

就在剛剛，Anthropic官宣，Claude拿下了理論物理的一項前沿紀錄。

它在幾乎無人類干預的情況下，連續運行數天，一舉攻克了高能物理學界出了名難算的「九圈散射振幅」計算難題！

具體來說，它算出了平面N=4超楊-米爾斯理論裡六粒子振幅的九圈結果，人類此前的紀錄停在八圈。

注意，楊-米爾斯模型（Yang-Mills）其中的「楊」，指的正是物理學泰斗楊振寧先生。

他與米爾斯在1954年共同創立的「楊-米爾斯理論」，是整個現代粒子物理學的基石。

基於它的任何高階計算，都堪稱人類腦力的極限挑戰。

如今，人類頂尖理論物理學家，就這樣被AI「截胡」了。

更可怕的是，Claude完成這項神級挑戰，僅僅只用了一個提示詞，花了幾千美元！

幾天後交回的答案，光其中一部分展開就有300億項。

看起來，科學界的低垂果實，比想像中要多得多啊。

這次，負責給AI驗證結果的物理學家Lance Dixon這樣感慨：

我身邊的大多數理論物理學家其實早就承認，大模型遲早會顛覆物理學，只是不知道那一天什麼時候砸到自己頭上。

01. 硬核物理學家挑釁AI「我的老本行很特殊」

故事的起因，源於一位物理學家的「挑釁」。

Matt von Hippel，曾經是一位理論粒子物理學家，現在是一名科普作家。

2016年的五圈、2019年的六圈和七圈，論文作者名單裡都有他的名字

面對最近的AI新聞，他表示不信邪，除非親眼看到大模型解決自己領域的難題。

深藍贏了國際象棋大師卡斯帕羅夫，圍棋界說：圍棋太複雜，電腦下不了。結果被AlphaGo打臉。

AlphaFold 碾壓人類蛋白質結構專家，但其他領域說：我們沒有那種資料，複製不了。

現在，大語言模型能讀文獻、能模仿數學證明。但爭論依舊不斷：AI 是不是只會找反例，提不出新框架？是不是只在數學這種規則清楚的領域管用，物理這種模糊領域不行？……

每次都是同一個套路：學者先懷疑，直到 AI 殺進他們自己的領域。

他認為他的老本行「散射振幅」，不一樣。

上個月，他在自己的部落格上向全網AI公司發下了一封「英雄帖」：

如果你們AI公司真的想震撼我們這些科研人員，就來挑戰我的老本行吧！

請證明AI能在普通學者能夠負擔得起的計算預算內，解決散射振幅領域懸而未決的難題。

他一共出了三道題，其中一道便是：

給我把N=4超級楊-米爾斯模型（N=4 super Yang-Mills）算到第九圈（Nine Loops）！

在理論物理學中，物理學家們通過「散射振幅」的公式來預測粒子的行為，比如大型強子對撞機裡的粒子怎麼撞。

但這個公式簡直是噩夢。為了無限逼近真實答案，物理學家必須一層一層地疊加被稱為「圈」精細修正層。

每多加一個「圈」，答案就更精確，但計算量是呈指數級爆炸增長的！

實際操作中，大多數人類停留在第二圈或第三圈。粒子物理學中最精確的預測，也才用到了第五圈。

而在特殊的「測試沙盒」模型中，人類目前的極限紀錄是「八圈」。這是由SLAC國家加速器實驗室的大牛教授Lance Dixon和團隊多年死磕才拿下的。

「九圈」？看起來是需要海量算力和無數天才大腦耗費數年才能觸及的領域。

Matt給AI的挑戰，就是這麼簡單粗暴。

02. 一句提示詞，幾千美元，Claude「殺瘋了」

面對這種公開叫板，Anthropic的科學家們，悄悄接下了戰書。

八月底，Anthropic的兩名物理學家員工Liam和Siddharth悄悄聯絡了Matt：「嗨，你的挑戰，我們搞定了。」

Matt當場驚掉下巴。怎麼做到的？燒了上百萬美元的算力嗎？

研究團隊用的是Claude Science，一個專門為科學家設計、能讓Claude遵循嚴謹規則運行的系統，模型是目前最強的公開可用模型Fable 5.1。

他們給Claude輸入了一個簡單的Prompt：

現在的問題是：計算平面N=4 SYM模型在九圈下的六粒子（六邊形）振幅。

然後，研究員並沒有手把手教Claude怎麼做，而是給它留了一句話：

我要去睡覺了，接下來的幾個小時我都不會在。你繼續算，除非我叫你停，每隔4到6小時給我匯報一次進度。

然後，Claude就在無人值守的情況下，開始了瘋狂的推演！

它運用了Dixon和合作者這些年開發的一種叫做「自舉」的方法，就像解一場數獨遊戲一樣，在無數參數中不斷排除錯誤選項。

幾天後，Claude不僅算出了九圈，而且是用了兩種不同的物理方法（原始自舉法和間接形狀因子法）分別算出來的！

具體來說，在原始自舉法中，Dixon團隊用的方法叫bootstrap，類似於數獨，把所有可能的函數全填進格子裡，用物理法則一個個排除，剩下的就是答案。

Claude直接掏出Python和開源庫SymPy，在六粒子振幅的空間裡硬算出了一條血路。

在間接形狀因子法中，當年Dixon他們沖八圈時，先算了個簡單的「形狀因子」，再利用一種奇特的「對跖對偶」對稱性，把結果翻譯成振幅。

Claude順著這套打法，往上又生推了一圈。

形狀因子這一路，Claude沒有算一個費曼積分。它把整個物理問題變成一個超大的方程組，全程用整數求解，不會有小數誤差，還能換幾個大素數反覆驗算。

第一道檻是記憶體。照老辦法推到九圈，光未知數就有185萬個，方程組大到記憶體根本裝不下。

Claude換了個思路，借對跖對偶先把答案的一部分「猜」出來，再加上對稱性，未知數一下從185萬降到了7.6萬個。

接下來就是解「數獨」。7.6萬個未知數，被物理規則一輪輪排除，最後只剩唯一解。

最後翻譯回振幅，光一個切面上的結果就有300多億項，八圈時才16.7億項。

而且，解決人類物理學界的懸案，花費極低。

按普通使用者的價格算，每條路要一兩千美元，兩條加起來幾千美元，大頭是Claude長時間運行的費用。

而直接自舉那一路，純粹用於運行Python程式碼的算力成本，僅僅只有100美元——這只相當於租用了96個CPU跑了一個星期。

100美金，一句提示詞，Claude在幾天內就輕而易舉地捅破了理論物理學的天花板。

03. 前世界紀錄保持者：「被AI截胡了，但我很興奮」

Anthropic的團隊找到了「八圈」紀錄保持者——Lance Dixon教授本人來驗算。

那天是9月1日，巧的是，正好也是Fable 5.1發佈當天。

Dixon教授拿到結果的那一刻，內心是極為震撼的。因為他太知道這有多難了。

從2023年算完八圈之後，他和他的團隊這兩年一直在一籌莫展地死磕九圈。

整個計算過程就像是在搭一個撲克牌城堡，或者烤一個舒芙蕾，中間只要有一個程式碼寫錯、一個符號標反，整個計算就會徹底崩潰。

但Claude不僅沒有崩潰，還從頭開始自己把所有繁瑣的程式碼全寫了，完美避開了所有的坑！

經過長達兩週的仔細驗證，Dixon教授確認，Claude的九圈結果正確無誤！

「不會，」Dixon教授在博文中豁達地寫道，理由有兩個。

一是他們團隊本來就在訓練定製的transformer模型預測更高圈數，口號是機器給出的任何候選答案都有工具驗證。Claude也是transformer，只是大概比他們的大一百萬倍。

二是Claude用的全是他和合作者這些年開發的方法，交答案時還用了他們團隊早就定好的格式（教授猜，這是Claude在給他們賣面子）。

我在驗證Claude的結果，Claude也在驗證我們過去所有的工作。

除了我和我的合著者，Claude可能是這個世界上最懂我2019年和2023年發表的論文的「人」了。

而他的同組大佬Kyle Cranmer還在X上凌亂，「剛發現我們組被Anthropic搶發了，我還在消化……雖然不算太意外，但我真希望當初我們能有時間和資源投進去。」

04. 極限反轉  中國團隊靠GPT-6也殺到了九圈

有趣的是，Anthropic剛找完出題人von Hippel沒幾天，他又收到了另一個重磅消息——來自中國科學院理論物理所的何頌團隊。

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