Claude攻克物理学九圈计算难题破世界纪录

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。

硬核物理学家挑衅 AI「我的老本行很特殊」

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。

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。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？

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！

原始自举法：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。

间接形状因子法：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。

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」

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！

「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。

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？

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。

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。