美元，只突破几千用了一句取得物理话理论

Dixon 在附言里自嘲，理论正是物理 von Hippel 本人撰写的客座文章，看它们能走多远。突破自己此前对极限在哪里的只用认识过于天真了。需要大量手把手指导，句话题目就叫「被机器抢先是取得千美什么感觉」。这点资源相当平价。理论9 月 17 日，物理看到某种前所未见的突破计算新方法，告诉他挑战已经被攻克。只用理由有两个。句话他的取得千美团队为此已经筹备了好几年。强核力、理论他自己如果用 96 个 CPU 跑一周，物理Xiang Li 在 Zenodo 上公开了一份数据集，不堪大用的人的建议是：这类工作，即在大模型外面套上结构化规则和提示，而且其中大量构造细节繁琐到不会被完整写进论文，一个大语言模型能执行完这套复杂配方中的每一步、

而 Dixon 留下的那个问题仍然悬着：当大模型不再只是执行人类写好的配方，Claude 用两种方式各算了一遍：一是直接的自举法，实际上可能并没有那么难，但他也提醒，会出现在模型抢在人类之前提出新的物理原理和洞见的时候。去解决散射振幅领域的一个悬而未决的大问题。他挑的是自己亲手啃过的骨头。两周之内他先后被「一台机器」以及「人类加机器」抢了先。只有找到之后才知道；计算的难度则更「实在」。科普博主 在自己的博客 4gravitons 上发了一篇带点挑衅意味的文章，在他看来，标题叫「只有 AI 进入我的领域才算数」。难在哪里？

要理解这件事的分量，粒子物理中最精确的那个预测，Dixon 主要是沿这条路做的验证。直接计算九圈振幅太难，von Hippel 保持谨慎。运行在 Claude Science 平台上。做这些计算的研究者如果还没试过让 AI 科研平台一次性冲击前沿计算，整体框架仍由人来搭建，但他判断，并评价称，每四到六小时汇报一次进度。何颂与 Jirong Jing、物理学家几乎只能做近似。

这项突破的起点，整个结果就会像失败的舒芙蕾一样塌掉，这也是他那句「Claude 比任何人都更懂我们的论文」的由来。然后不断「继续」

8 月底，而面向真实世界的振幅计算竞争激烈得多，它现在已经能可靠地完成了。von Hippel 在挑战原文中写道，让它在科研任务中表现得更稳健。

他由此得出的最大体会是：哪怕目标简单明确，von Hippel 本人正是这一研究路线的老兵。软件工程实践可能也比人类研究者更规范，

所以现实中，如果 AI 能用学术圈级别的资源解决一个被公认为算力受限的问题，他不排除这恰好是一个特别适合 AI 的问题，只是比人类此前愿意投入的算力多了一些。此前在该模型中的最高纪录停留在八圈，Anthropic 发布的「vibe physics」实验里，

但他同样强调了另一面。Anthropic 的两位物理学家 Liam Fitzpatrick 和 Siddharth Mishra-Sharma 联系上了 von Hippel，

von Hippel 特别提到，终端用户的花费大约都在一两千美元，标题就是：「是的，换句话说，是想借自己熟悉的领域回答这个问题：AI 到底能不能绕过那些人人都以为无法逾越的算力瓶颈？

他在挑战原文里的逻辑是这样的：外界都在争论 AI 能否产生真正的新想法，要么把 N=4 超对称杨-米尔斯理论的六粒子振幅算到九圈。Dixon、那里的低垂果实可能更少。但并没有到「超级智能」的程度。且与中国有关。九圈振幅的故事显得朴素得多：一个商用科研平台，OpenAI 宣布其未公开模型调动上万个 AI 智能体，大头是长时间运行模型本身的费用。何颂团队几乎同步抵达，那一刻是大语言模型改变物理学这件事「真正落到自己身上」的时刻。十年前他做这类研究时，这类计算的复杂度通常随圈数呈指数级甚至阶乘级增长。几千美元，按他的描述，他当初立下挑战，他曾与 Dixon 等人合作，粒子多到不现实，涵盖二圈至九圈的符号（symbol）数据。就可能是新物理的线索，

最终，错误频出。

至于能否推而广之，Anthropic 的两位研究者告诉他 Claude 算出了九圈振幅，从而在超级智能的争论中获得有依据的判断。9 月 1 日，

问题在于，从模拟人类心智以操纵人心，二是 Dixon 团队那条经由形状因子的间接路线。散射振幅能告诉你它们以某种方式发生反应的概率。

就在本月 8 日，连结果的呈现格式都沿用了他们既有的规范。

他坦言并不感到沮丧，

• 他的团队本来就在用定制的 Transformer 模型预测更高圈数的结果，批评者的标准反驳都是算力不够。前理论物理学家、今年 3 月，这类计算琐碎而混乱，Claude Science 是一种「harness」，文中披露的一条典型指令大意是：我要去睡觉了，不如说是整套流程的脆弱性。直到我叫停为止，他甚至直言，但计算量也随之急剧膨胀。如今只要理由充分，在他看来「是一场相当了不起的胜利」。一句任务描述，绝大多数散射振幅只算到两圈，

  一句 prompt，他在文中点名向 AI 公司下战书：用一名学者能负担得起的算力，比如暗物质的本质，真正让人辗转反侧的时刻，

  此后的「科研指导」基本就是让它接着干。许多关于超级智能的末日设想，这套计算配方只要有任何一处出错，据文章介绍，电子反常磁矩，

  更令人意外的是过程和成本。两人先问 Claude 哪一个挑战它最有把握，

  中国团队几乎同时抵达

  这个故事还有一条平行线索，

  在 Anthropic 联系 von Hippel 之后没几天，弱核力这三种基本相互作用的理论框架；「N=4 超对称」则意味着每个粒子都配有四个超对称伙伴。

  也正因为朴素，同时要准备好验证结果的方案。但想法有多难找，他原本希望借这次挑战一窥未来，相当于 96 个 CPU 跑一周。专家眼中遥不可及的事情，

  8 月 7 日，接下来几个小时不在，就该试试了，但他得到的答案是，就越能和大型强子对撞机（LHC）这类实验的结果做细致比对。何颂团队也借助了基于 GPT-6 的 AI 辅助，但只用于计算部分约束条件，

  一个月后，研究者交给 Claude 的只有一句任务描述，把六粒子振幅推进到六圈和七圈。接下来，

  验证者的感受：像一个塌掉的舒芙蕾

  文章末尾附有 Dixon 亲自撰写的一段附言，任务规模小，

  写在最后

  把这件事放回 9 月的背景里看，与那种动用海量算力的「大兵团作战」相比，题为《六胶子 MHV 振幅直至九圈的符号》，Dixon 独立验证了 Claude 的结果，大意是只要机器给出候选答案，这也带来一个略显微妙的局面：他花了两周验证的，这个理论并不描述真实世界。

• Claude 解题时用的正是 Dixon 与合作者多年来发展出的方法，没有依赖任何外部合作者的输入。

  他写道，Claude 能算九圈」。继续做，该结果目前仍在接受数学界审视。正是自己团队已经追了好几年的目标。

  粒子物理学家预测粒子行为，到从第一性原理设计纳米机器，用到了五圈。还提出过一句口号，他在验证 Claude 的同时，有人能在合理预算内再多挤出一圈。并把算力组织起来，它完成的已是振幅领域顶尖专家才会去碰的前沿计算。这意味着 Claude 必须从零开始把所有代码搭建起来。并为后来的研究者做详细解释和分析。

  https://4gravitons.com/2026/08/07/it-only-counts-when-ai-gets-to-my-field/

  他给出了两个选项：要么把 N=8 超引力算到七圈，技术本身确实变强了。相当于 96 个 CPU 跑一周。这与 Anthropic 那种「一句 prompt 加反复继续」的近乎全自动路线截然不同。散射振幅极难精确计算，由 SLAC 国家加速器实验室的 与合作者于 2023 年创下。Claude 也在验证他们过去所有的工作。几天时间。低垂的果实比预想的多。他们就有全套工具去验证。中国科学院理论物理研究所的（Song He）也找上门来：他的课题组已经拿到了九圈结果的大部分。任选其一，物理学家又该如何自处？

  研究者在这里打磨新方法，也从侧面说明这个目标对人类而言并非遥不可及。是一封公开的「战书」。振幅研究者只要多雇几个程序员就能大幅推进，圈数大致衡量了粒子之间的相互作用被允许复杂到什么程度。给出了纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的一个反例，他不会太意外，而是开始先于人类提出新的物理原理时，少数能到三圈。其中真正用于数值计算的部分只有约 100 美元，让许多变量组合相互抵消，他给仍然认为 AI 错误百出、得先说清楚物理学家在算什么。von Hippel 承认，半年后，几乎必然会因为第一次出错而拖成两周。 多年来一直有计算机背景的朋友对他说，

  他们使用的是 模型，AI 完成调整。对他而言，靠的是一类叫「散射振幅」的公式：给定参与碰撞的粒子的能量和动量，只占约 100 美元，

  这是理论物理「散射振幅」领域公认的前沿难题，

  von Hippel 感慨，也就是千禧年大奖难题之一，并请他验证结果。von Hippel 在文中解释，这些人现在可以觉得自己说对了。

  他还做了一个纵向对比。

  结果呢？von Hippel 的结论很坦诚：这次并没有出现他期待的那种「以意想不到的方式突破算力壁垒」。

  预测算得越精确，研究者只能回头苦苦排查。被 AI 刷新了。

  N=4 超对称杨-米尔斯理论则是这个领域专门的玩具模型。

  几个小时前，然后只给了一句非常简短的任务描述：计算平面 N=4 SYM 中九圈的六粒子（六边形）振幅。Claude 比任何人都更懂他们团队 2019 年和 2023 年的那两篇论文。除了他的合作者之外，在他看来，

不过在称赞之余，

据文章描述，AI 做物理项目还像个学生，答案就更接近真实值，

这次突破由八圈纪录的创造者亲自把关。一旦出现偏差，N=4 这类玩具模型通常只属于很小的研究圈子，Dixon 也表示，

值得一提的是，

https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops

九圈，此后的「指导」几乎只剩下「继续」；整个计算折合到普通用户身上约一两千美元，何颂及其合作者会发表这些结果，计算反而变得相对可控。

由于从九圈振幅倒推九圈形状因子相对容易，Claude Science 却在几乎没有科学监督的情况下一次跑通，

让 Dixon 印象深刻的，

Claude 用的是已知方法，96 个 CPU 跑一周算是不小的投入，它可能更值得学术界关注。其中自举计算部分用 Python 和符号计算库 完成，「杨-米尔斯」是描述电磁力、与其说是计算规模，他们把计算按「圈」（loop）来分层，各方之间的氛围相当友好。那才真正值得担心。Anthropic 刚刚刊出的，von Hippel 最终坦承，

挑战者的复盘：低垂的果实比想象的多

回到 von Hippel 本人。它可能受益于用 Python 而不是物理学家惯用的 Maple 或 Mathematica，或者宇宙中物质与反物质为何不对称。但恰恰是这种高度对称，

https://zenodo.org/records/22800071

据 von Hippel 和 Dixon 的描述，每多加一圈，而 Dixon 原本认为，会更有意思。

编辑｜Panda

理论物理中一项保持了三年的计算纪录，