Anthropic 官宣了一个有些离奇的成果：Claude 在几乎无人类干预的情况下连续运行数天，算出了平面 N=4 超杨-米尔斯理论中六粒子振幅的九圈结果。这是高能物理出了名的硬骨头，人类此前的纪录停在八圈，由 SLAC 国家加速器实验室的 Lance Dixon 团队在 2023 年拿下。更扎眼的是成本：一句提示词，几千美元。
英雄帖是物理学家自己发的
事情的起点带着点挑衅意味。理论粒子物理学家出身的科普作家 Matt von Hippel 看多了 AI 攻克数学难题的新闻，上个月干脆在博客上向所有 AI 公司下了战书：来算散射振幅，在普通学者负担得起的计算预算内，把 N=4 超杨-米尔斯模型推到第九圈。
散射振幅是预测粒子行为的公式，对撞机里的粒子怎么撞，靠它给出答案。物理学家通过叠加被称为「圈」的修正层来逼近精确结果，每多一圈，计算量呈指数级爆炸。人类大多数计算停留在第二圈或第三圈，粒子物理中最精确的预测也才用到五圈，八圈已是这座沙盒里的极限纪录。
八月末，Anthropic 的两名物理学家员工找到 von Hippel：挑战完成了。
185 万个未知数，压到 7.6 万
技术细节比结果更有看头。团队使用专为科研设计的 Claude Science 系统，底层模型是当前最强的公开可用模型 Fable 5.1。研究员只给了一句任务描述，外加一句「我要去睡觉了，接下来几个小时我都不在，你继续算，每隔四到六小时汇报一次」，然后就是数天无人值守运行。
Claude 沿用了 Dixon 团队开发的「自举」方法，思路类似解数独：先把所有可能的函数填进格子，再用物理规则逐一排除。第一道坎是内存，按老办法推到九圈，未知数多达 185 万个，方程组大到内存装不下。Claude 借助对跖对偶先推出答案的一部分，再配合对称性把未知数压到 7.6 万个，随后全程用整数求解，靠几个大素数反复验算避免误差。它还用两种不同的物理方法各算了一遍，结果一致。最终答案光一个切面的展开就有 300 多亿项，八圈时这个数字是 16.7 亿。
算力成本上，两条路径合计几千美元，其中纯 Python 运算的成本只有 100 美元，大致相当于租 96 个 CPU 跑一个星期。
被抢发的纪录保持者，和另一支中国团队
验证工作交给了八圈纪录保持者 Dixon 本人。9 月 1 日拿到结果，经过长达两周的仔细核对，确认无误。他的态度出乎意料地豁达：团队本来就在训练定制模型预测更高圈数，Claude 用的全是他和合作者这些年开发的方法。他在博文里写道，除了自己和合著者，Claude 可能是这个世界上最懂他 2019 年和 2023 年论文的「人」。
有意思的是，抢发的不止 Anthropic 一家。9 月 17 日，中国科学院理论物理所何颂团队把六粒子振幅从二圈到九圈的核心骨架数据挂上了 Zenodo，比 Anthropic 官宣还早 8 天。这支团队同样用了 AI，GPT-6 帮算了部分约束条件，但整体框架由人类搭建。Dixon 自嘲：先被一台机器抢发，转头又被人类加机器联手抢发了一次。
写在最后
需要说明，N=4 超杨-米尔斯仍是一个理想化的玩具模型，距离解释真实宇宙的物理还有很长的路。但象征意义足够大：AI 第一次在人类引以为豪的直觉领域，把天花板捅穿了一个洞。Dixon 留下一句耐人寻味的话，当大模型开始在人类之前提出新的物理学原理时，那才是真正触及灵魂的时刻。现在看来，低垂的果实比想象中多。
参考：新智元《Anthropic Claude 刷新物理学世界纪录：单挑基于杨振宁理论 9 圈难题》（IT之家转载）报道，本文为基于公开信息的独立评述。
配图说明：本文封面为 AI 生成图像。