Anthropic Claude 刷新物理學世界紀錄：單挑基於楊振寧理論 9 圈難題

首頁 > 智能時代>人工智能 Anthropic Claude 刷新物理學世界紀錄：單挑基於楊振寧理論 9 圈難題 新智元 2026/9/26 23:44:10 責編：問舟 評論： 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，比想象中要多得多啊。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。對我來說，那一天是 9 月 1 日。

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：我們沒有那種數據，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 是不是隻會找反例，提不出新框架？

是不是隻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，他在自己的博客上向全網 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。散射振幅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。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 悄悄聯繫了 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？並沒有。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 小時給我彙報一次進度。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 他們衝八圈時，先算了個簡單的「形狀因子」，再利用一種奇特的「對蹠對偶」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。第一道坎是內存。

照老辦法推到九圈，光未知數就有 185 萬個，方程組大到內存根本裝不下。Claude 換了個思路，借對蹠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。按普通用戶的價格算，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 代碼的算力成本，僅僅只有 100 美元 —— 這隻相當於租用了 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。前世界紀錄保持者：「被 AI 截胡了，但我很興奮」結果算出來了，但對不對呢？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，中間只要有一個代碼寫錯、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代碼全寫了，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！那麼 Dixon 教授感到心碎嗎？「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。他還給出了一個極高的評價：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。

」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。何頌是國內散射振幅領域的大牛，近年代表性工作包括提出量子場論散射振幅的 Cachazo-何-袁形式，開創性地發現場論和絃論散射的幾何起源，並在場論高圈計算和嚴格求解，規範場、引力和絃論的對偶等方向做出了一系列重要工作。就在 9 月 17 日，何頌、景繼榮、李想把六粒子振幅從二圈到九圈的核心骨架數據，公開掛上了學術平臺 Zenodo。論公開發布時間，比 Anthropic 官宣還早了 8 天！

何頌團隊同樣用上了 AI。Dixon 透露，GPT-6 幫中國團隊算了一部分約束條件，不過整體框架還是人類自己搭的。von Hippel 也確認，他們確實用了 GPT-6 做輔助，但絕不是 Anthropic 那種純 AI 打法。Dixon 自嘲說，「大家好像就是喜歡跑來告訴我，他們把九圈給搞定了。這下好了，我先被一臺機器搶發，轉頭又被『人類 + 機器』聯手搶發了一次。」前不久 OpenAI 宣佈攻克千禧年難題納維-斯托克斯方程、Claude 推進黎曼猜想的一個關鍵下界的時候，就有人這樣問：為什麼 AI 只去攻克數學難題，不去攻克物理難題？現在，這不就來了麼。

雖然 Claude 算出的只是 N=4 超級楊-米爾斯的「玩具模型」，距離解釋真實宇宙的暗物質、反物質還有很長的路要走，但它的象徵意義是空前的。這就像是 AlphaGo 第一次戰勝李世石。大家驚呼的，是機器居然能掌握屬於人類直覺的領域。Dixon 教授留下了一句耐人尋味的話：大型語言模型能夠執行我們設定的複雜配方並組織計算，這是一個巨大的勝利。但當有一天，大語言模型開始在人類之前提出新的物理學原理和洞察力時，那才是真正觸及人類靈魂的時刻。或許，現在已經遍地都是低垂果實。參考資料：https://x.

com/ anthropicai / status/2103541577083719888https://www.anthropic.com/ research / yes-claude-can-do-nine-loopshttps://itp.cas.cn/ sourcedb / zw / zjrck / dsjs/201509/t20150910_4423219.htmlhttps://arxiv.org/ pdf/2602.

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