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

物理学家公开“挑衅”：AI能否突破散射振幅极限？

事件起因源于前理论粒子物理学家、现任科普作家Matt von Hippel的“挑衅”。他曾是五圈、六圈和七圈计算论文的作者之一。面对AI的飞速发展，他表示除非亲眼见证，否则不信AI能解决其专业领域的难题。

他指出，从国际象棋到围棋，再到蛋白质结构预测，学术界往往先对AI表示怀疑，直到其攻克本领域难题。他认为“散射振幅”计算尤为特殊。上个月，他在博客上向各大AI公司发出挑战，要求证明AI能在普通学者可负担的预算内，解决散射振幅领域的悬而未决之题。其中一道核心难题便是：将N=4超级杨-米尔斯模型计算至第九圈。

在理论物理中，物理学家通过“散射振幅”公式预测粒子行为。为逼近真实答案，需不断叠加被称为“圈”的精细修正层。每增加一“圈”，计算量呈指数级增长。实际操作中，人类大多停留在第二或第三圈，最精确的预测也仅用至第五圈。在特殊测试模型中，SLAC国家加速器实验室的Lance Dixon教授团队耗费多年才达到人类极限“八圈”。“九圈”看似需要海量算力与无数天才大脑。Matt给AI的挑战，简单而直接。

无人值守数日：Claude以极低算力成本攻克“九圈”

面对公开挑战，Anthropic的科学家悄然应战。8月底，其两名物理学家员工Liam和Siddharth告知Matt挑战已攻克，且并未消耗百万美元级别的算力。

研究团队使用了专为科学家设计的Claude Science系统及Fable 5.1模型。他们仅输入了一个简单的提示词：计算平面N=4 SYM模型在九圈下的六粒子振幅，并留言让Claude自主运算，每隔4至6小时汇报进度。随后，Claude在无人值守下展开高速推演。

巧妙运用“自举法”突破内存瓶颈

Claude运用了Dixon团队开发的“自举法”（bootstrap），通过物理法则在无数参数中排除错误选项。它采用原始自举法和间接形状因子法两种路径分别计算。

在原始自举法中，Claude调用Python和SymPy库进行硬算。在间接形状因子法中，Claude全程采用整数求解以避免小数误差。面对九圈计算中185万个未知数导致的内存溢出问题，Claude巧妙利用对跖对偶性“猜”出部分答案，将未知数降至7.6万个，最终通过物理规则筛选出唯一解。最终结果光单个切面就包含300多亿项。

算力成本仅需数千美元

令人惊叹的是，解决这一物理学悬案的成本极低。按普通用户标准，两条计算路径总花费约数千美元，主要源于Claude长时间运行。其中，直接自举路径纯粹用于运行Python代码的算力成本仅约100美元，这相当于租用96个CPU运行一周。

前世界纪录保持者验证：被AI“截胡”深感振奋

结果出炉后，Anthropic邀请“八圈”纪录保持者Lance Dixon教授进行验算。9月1日，恰逢Fable 5.1发布当天。

Dixon教授拿到结果后极为震撼。他深知该计算的难度：过程犹如搭建纸牌屋，任何代码或符号错误都会导致全盘崩溃。而Claude不仅未崩溃，还自主编写所有繁琐代码，完美避开陷阱。经过两周严密验证，Dixon教授确认Claude的九圈结果准确无误。

Dixon教授对此感到豁达与兴奋。他指出，其团队本就在训练定制模型预测高圈数，且Claude使用了他们开发的方法与格式。他评价道：“除了我的合著者，Claude可能是世上最懂我2019年和2023年论文的‘人’。”同组学者也感叹，尽管被AI“抢发”令人意外，但这是技术发展的必然。

极限反转：中国团队借助GPT-6同步突破“九圈”

戏剧性的是，Anthropic官宣不久，出题人von Hippel收到了中国科学院理论物理所何颂团队的重磅消息。何颂团队在散射振幅领域享有盛誉，提出了多项开创性理论。

9月17日，何颂、景继荣、李想将六粒子振幅从二圈到九圈的核心骨架数据公开于学术平台Zenodo，发布时间早于Anthropic官宣8天。

据悉，何颂团队同样借助了AI，GPT-6辅助计算了部分约束条件，但整体框架由人类主导。Dixon教授自嘲接连被“纯AI”和“人机协同”抢发。

此前AI攻克数学难题引发了对其能否解决物理难题的探讨，如今Claude的表现给出了肯定答案。尽管N=4超杨-米尔斯模型属于“玩具模型”，距解释真实宇宙尚有距离，但其象征意义堪比AlphaGo战胜李世石，证明了机器在人类直觉领域的巨大潜力。

正如Dixon教授所言：“大语言模型能执行复杂计算配方是巨大胜利，但当它们能提出新的物理学原理时，那才是真正触及人类灵魂的时刻。”科学界的低垂果实，或许比想象中更多。