突发,Claude刷新物理学世界纪录!单挑基于杨振宁理论9圈难题

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突发,Claude刷新物理学世界纪录!单挑基于杨振宁理论9圈难题
9595点击    2026-09-26 09:38

就在刚刚,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。


突发,Claude刷新物理学世界纪录!单挑基于杨振宁理论9圈难题


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。


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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。


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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。


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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。


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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)!


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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。


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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。


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「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。


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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。


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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!


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。」


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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。


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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。


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论公开发布时间,比Anthropic官宣还早了8天!


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。」


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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。


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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



文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

关键词: AI新闻 , Anthropic , claude , AI物理
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【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0