Claude攻破重大物理難題！數千美元挑戰爆炸式難度，人類紀錄保持者直呼震撼

編譯 | 程茜 編輯 | 李水青 9月26日消息，今日凌晨，Anthropic宣佈，Claude拿下重大理論物理突破，幾乎全程無人監督、花費幾千美元運行數天，完成N=4超楊‑米爾斯理論的九圈計算。▲希佩爾為Anthropic撰寫的博客 這道難題的上一任記錄保持者是SLAC國家加速器實驗室蘭斯·迪克遜（Lance Dixon），他在2023年完成了八圈振幅的求解。Claude的計算結果也由迪克遜核驗。在博客中，他說自己此前認為直接求解幾乎無法實現，因此對Claude能實現非常震撼。

這件事的起源也頗為有趣，上個月，前理論物理學家、現科普作家馬特·馮·希佩爾（Matt von Hippel）向各大AI公司發起兩大挑戰，要讓AI完成N=8超引力的七圈計算，或是N=4超楊‑米爾斯理論的九圈計算。Anthropic選擇了第二個挑戰，採用其面向付費科研人員的平臺Claude Science下的Fable 5.1模型。Claude解題過程對應普通用戶運行的開銷大約1000～2000美元（約合人民幣6713～13426元），其中基於Python與SymPy符號庫實現的自舉計算本身開銷約100美元（約合人民幣671元），對應96顆CPU連續運行一週。

N=4超楊‑米爾斯九圈計算的核心困難在於，平面6點MHV振幅對應的多重對數符號空間、未知係數與約束方程組規模隨圈數近乎指數膨脹。這也會導致存儲與求解巨型線性系統開銷巨大，現有傳統振幅自舉方案很難直接暴力完成九圈完整求解。若將N=4超楊‑米爾斯六圈計算類比為1+1=2，九圈並非僅提升3個量級，而是求解上萬變量的大型方程組，且無法查表、不容符號出錯，其難度呈爆炸式增長，計算增加3圈，工作量、方程規模、校驗難度，可能放大幾百甚至上千倍。

值得一提的是，在希佩爾收到Anthropic消息沒幾天，中國科學院理論物理研究所研究員何頌也聯繫到他們，稱其團隊使用GPT-6提供部分AI輔助，已經拿到結果的主體部分。一週內，Claude連續在生命科學、理論物理領域取得重大突破。本週四，Anthropic就宣佈，Claude發現了隱藏在噬菌體DNA中的一種以前未知的酶系統。完整九圈結果文件：https://smsharma.io/cosmic-nine-loops/ 一、幾句簡單提示詞，Claude全程幾乎自主求解 希佩爾提出這項挑戰的本意是想搞懂當下AI能力的邊界，預判未來發展。

他在挑戰中說，如果AI企業想要打動或震懾科研人員，就應當去攻克他們過去深耕的領域。請證明：AI可以使用普通學術研究者能夠拿到的計算資源，解決散射振幅領域懸而未決的重大問題，並證明過去公認的計算瓶頸實際上並不構成阻礙，要完成N=8超引力的七圈計算，或是N=4超楊‑米爾斯理論的九圈計算。簡而言之就是，要證明AI能不能解決理論粒子物理領域的前沿難題，並且是在學術預算可承受的條件下做到。

▲希佩爾公佈挑戰的博客 8月末，Anthropic的兩位物理學家利亞姆·菲茨帕特里克（Liam Fitzpatrick）與悉達特·米什拉‑沙瑪（Siddharth Mishra‑Sharma）就聯繫到希佩爾，稱他們已經著手解決挑戰，然後交由迪克遜核驗結果。當地時間9月1日，迪克遜開始核驗結果。Anthropic的研究使用其面向付費科研人員的平臺Claude Science下的Fable 5.1模型。研究人員先詢問了Claude，讓其判斷哪一道難題最有希望攻克，之後給出一句提示：“任務：求解平面N=4超楊‑米爾斯理論下，六粒子（六邊形）九圈MHV散射振幅。

” 在此之後，研究者只需要持續下達指令讓模型繼續運算，例如：“我準備休息，未來數小時無法介入。持續推進這項計算，直到我下達停止指令。每4‑6小時輸出一次進展更新。” 最終Claude用傳統自舉法、間接形狀因子方案兩套獨立方案完成求解。在計算中，Claude Science幾乎沒有深度科研層面的人工干預，僅靠“繼續算下去”就一次性跑完整套任務。希佩爾感慨說，當年如果他動用96顆CPU跑一週做這類計算，幾乎一定會出錯，實際還要花兩週時間調試。在博客最後，Anthropic提到，他們邀請馬特·馮·希佩爾撰寫本文並支付撰稿酬勞，還給予了獨立完成結果核驗的蘭斯·迪克遜Claude平臺使用額度。

二、現實研究大多止步兩至三圈，Claude解決難題可幫助計算工具打磨 這道難題的難度要從希佩爾的研究方向理論粒子物理的分支振幅學說起。粒子物理學家預言新粒子時，必須完成對應的計算來檢驗預言。他們需要計算被稱為散射振幅的公式，藉助亞原子粒子的動量、能量，計算粒子之間發生特定反應的概率。物理學家如果可以對粒子反應做出精度更高的預測，就能夠檢驗大型強子對撞機這類實驗得到的結果是否和理論匹配，一旦二者出現偏差，就意味著可能存在新理論，或許能幫助解開物理學諸多重大謎團，例如暗物質的本質、宇宙正反物質不對稱等問題。但難點在於，散射振幅公式的求解難度極高，物理學家的計算只會進行到特定“圈數”就截斷。

圈數是用來衡量粒子之間相互作用複雜程度的指標。計算納入的圈數越多，結果就越貼近真實物理，但計算量也會急劇暴漲。因此現實中絕大多數散射振幅僅完成了兩圈計算，少數算到三圈。在此基礎上，振幅方向的研究者會開發全新的實驗性計算技巧，在專門的“玩具模型（Toy Model）理論”上做測試。選擇玩具模型開展測試，而非直接處理現實世界複雜粒子，是為了檢驗新方法的能力邊界。希佩爾提出的挑戰對應的就是兩個玩具模型。Anthropic團隊選擇攻關的，就是N=4超楊‑米爾斯理論的九圈六粒子振幅。

“楊‑米爾斯”是一類理論的專業名稱，現實世界絕大多數物理現象都可以用它描述，自然界的電磁力、維繫原子核穩定的強核力、引發放射性衰變（比如香蕉內部發生的衰變）的弱核力四種基本力，都屬於楊‑米爾斯理論。“N=4超”代表超對稱。物理學家猜想，每一種粒子都擁有“超對稱伴子”：電荷相同，但粒子類型不同；物質粒子（如電子）對應傳遞相互作用的力粒子（如光子）。曾經學界樂觀地認為，這類粒子可以解釋暗物質，對應的是N=1版本的超對稱，而N=4就意味著每一個粒子擁有四個超對稱伴子。希佩爾稱，雖然N=4超楊‑米爾斯不能用來解釋暗物質，也無法描述現實中的任何物理現象。

但它非常適合拿來打磨計算工具，因為粒子之間精妙的制衡關係，能讓計算只需要處理特定變量組合，大幅簡化運算。他在博士階段參與過三圈振幅計算。三、Claude突破保持三年的人類記錄，前任記錄保持者稱很震撼但不沮喪 2023年，SLAC國家加速器實驗室蘭斯·迪克遜（Lance Dixon）完成了八圈振幅的求解。這類計算的實驗技術自舉法（Bootstrap）與AI有天然適配性。用自舉法求解振幅，不需要窮舉全部粒子相互作用，只需要對答案的形式有大致認知，用一套專門的符號體系在計算機中記錄全部可能性，之後用已有的其他計算方案的預言、答案必須遵守的物理規則、其他更容易求解的關聯問題做約束逐一核驗。

希佩爾說這有點像數獨，一開始格子內填滿所有候選數字，之後不斷排除不可能的選項。最終目標是隻有唯一一組解滿足全部約束條件，同時保留充足校驗項，規避錯誤。當初迪克遜設想，九圈計算要依靠更加間接的手段，甚至可能要藉助其他類型AI。在他看來，如果直接套用常規自舉法就能算出九圈，早就有人完成了。因此迪克遜稱，當得知Claude能直接求解釋，他非常震撼。2023年起，他和共同研究的學者就計劃先求解九圈形狀因子，再進一步拿到九圈振幅，但他原本認為沿用2023年思路直接求解九圈振幅幾乎不可能實現。但Claude做到了。

迪克遜稱自己的震撼在於，這一難題不僅運算量大，整套計算流程也極度脆弱，計算流程中只要出現一丁點錯誤，整個體系就會徹底崩盤，之後還要花大量時間排查bug。再加上大量實現細節沒有完整寫進論文公開，因此Claude必須從零編寫整套代碼。他藉助九圈振幅結果，推導回九圈形狀因子這條路徑完成核驗。對於一臺機器直接完成了他原本覺得無法直接求解的難題，迪克遜稱他並不會沮喪。

因為首先他們團隊本身就在開發定製Transformer模型用於預測高圈結果，其次細看Claude求解過程可以發現，它完整複用了迪克遜與合作者多年發展出的全部方法，他認為除了論文共同作者之外，Claude對他們2019、2023年論文的理解，要超過絕大多數人類研究者。四、挑戰提出者評價：AI在複用現有方法，未見突破性新思路 希佩爾最後感慨說，他原本期待看到AI以出人意料的方式衝破計算壁壘，但現實是AI完成的工作，人類本身也有能力實現。Claude運用的全部是已有的成熟方法，僅僅是投入了比以往更多的算力。

多年來，計算機背景的研究者一直在說，振幅學只要多聘請一些軟件開發人員，就可以取得巨大進展，如今這個觀點得到印證。該領域內還有大量被低估難度的“低垂果實”，即便目標清晰明確，專家主觀評估的難度，往往遠高於實際實現難度。當下，AI在科研領域的技術進展越來越快。不過，希佩爾也談道，他無法確定這項成果的結論能不能推廣到其他問題。玩具模型的研究群體規模很小，現實世界的散射振幅領域參與團隊眾多，大家都在爭相沖擊科研前沿。結語：大模型實現理論物理突破背後，仍限於人類現有知識框架 大語言模型能夠完整落地一套複雜粒子物理計算流程，調度算力走完完整求解鏈路，這件事本身依然具備現實意義。

其Claude突破理論物理研究證明了大模型可以承接這套成熟範式下的工程執行工作，讓科研人員不受限於冗長機械的計算環節，更多聚焦在方案設計、物理判斷上。但值得一提的是，這一事件也說明AI並沒有跳出人類已有的知識框架，只是可以落地已知方法的大規模運算。面向更長遠的未來，真正會引發科研者深度思考的時刻，是當大語言模型先於人類，提出全新物理原理與洞見的那一天。來源：Anthropic