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Claude 九圈散射振幅:專家驗證之後,真正突破在哪?(2026)

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Claude 九圈散射振幅專題圖:九圈示意與「新物理呢?」提問

2026 年 9 月 25 日,物理學家兼科學作家 Matt von Hippel 在 Anthropic 研究網站發表〈Yes, Claude can do Nine Loops〉。這篇 Claude 九圈散射振幅 故事很吸引人:他在八月挑戰 AI 公司解一道自己熟悉的難題,一個月後,Anthropic 說 Claude 做到了,而且請長期研究此題的 Lance Dixon 核對。問題是:這代表 AI 發現了新物理,還是把已知但極難執行的研究流程推過終點?

Anthropic 九圈計算原文頁面截圖,點擊可閱讀原文
原文頁面;點圖可閱讀 Matt von Hippel 的完整文章。圖/Anthropic

一道比「算得快」更難的題目

散射振幅是描述粒子相互作用的數學對象。「圈」是微擾計算的階數:每往上一圈,待處理的項與限制通常都更複雜。但這次算的是高度對稱的平面 N=4 超對稱楊–米爾斯理論,不是直接預測大型強子對撞機明天會看到什麼。它像一座測試場:研究者在其中磨練數學方法,再判斷哪些方法能移往更接近現實的理論。

von Hippel 在 8 月 7 日的原始挑戰中,指定兩種前沿問題,其中一種就是把六粒子振幅推到九圈。Dixon 與 Yu-Ting Liu 的 2023 年論文已給出八圈結果,並用「形狀因子」與振幅之間的對偶關係來處理計算。九圈有路可走,卻不代表照著論文按一次執行鍵就會得到答案。

Anthropic 原文的九個逐步複雜化六邊形示意圖,最後一個九圈圖以珊瑚色標示
原文用逐步複雜化的圖形帶出九圈挑戰;這是示意圖,不是實際計算輸出。圖/Anthropic

Claude 做了什麼,誰檢查了它?

據原文,Anthropic 的 Liam Fitzpatrick 與 Siddharth Mishra-Sharma 讓 Claude Fable 5.1 在 Claude Science 工作環境中處理題目。系統走了兩條路:直接以既有 bootstrap 約束求振幅,以及先求較容易處理的九圈形狀因子,再利用對偶關係轉回振幅。這裡的「自主」指研究者設定問題後,模型在工具與規則構成的環境裡持續工作;原文仍描述了人類選題、提示它繼續、以及事後專家驗證。

原文估計,兩條路各若以終端使用者價格計算,約需 1,000–2,000 美元;其中直接 bootstrap 的 Python/SymPy 計算約 100 美元,相當於 96 顆 CPU 運作一週。這是當事人提供的成本估算,不是可移植到每個研究團隊的報價,也不能單憑花費推算模型的科學創造力。

“the whole setup is very fragile”

中文:整套計算流程非常脆弱;一個步驟出錯,就可能讓後面的結果全盤失效。

Lance Dixon,Anthropic 原文附記

Dixon 在原文附記中說,Anthropic 於 9 月 1 日請他驗證九圈結果。他主要透過相關的九圈形狀因子檢查,而非只看模型聲稱的最後答案。公開的 Cosmic9 資料頁提供振幅與形狀因子的機器可讀檔案、方法說明和檢查紀錄;其中列出兩條計算路徑對比過的係數。這讓外部研究者有可核對的材料,但資料頁也明說計算程式沒有一併公開,並且部分振幅係數仍以有限域模數形式交付。

同時,另一組研究者走到了哪裡?

中國科學院 Song He、Jirong Jing 與 Xiang Li 的團隊在 9 月 17 日公開資料集,標題明確寫的是六膠子 MHV 振幅「至九圈的 symbols」。在這裡,symbol 是保留某種函數結構的表示,不能直接等同完整函數層級結果。Dixon 的附記也特別區分:這組團隊用 GPT-6 協助部分約束,整體研究框架仍由研究者主導。兩邊公開成果能互相提供重要對照,但「另一組也算出 symbol」不能改寫成「另一組以相同流程完整重跑 Claude 的所有產物」。

真正的新能力,和沒有跨過的線

“Claude used known methods”

中文:Claude 用的是已知方法。

Matt von Hippel,Anthropic 原文

這句話把 Claude 九圈散射振幅 的意義放在正確位置。突破在於一個模型與工具環境,能把大量細碎、易錯的約束、程式與檢查串成可交付結果。它沒有在這次案例裡提出新的物理原理,也沒有證明其他理論的九圈計算能照搬。von Hippel 自己承認:原本以為碰到的計算極限,可能只是人類低估了現有方法加上良好軟體工程能走多遠。

證據也有邊界。Cosmic9 的公開資料與檢查紀錄,讓人能查核重要輸出;沒有公開完整程式,讀者就不能從起始提示和同一套軟體環境端到端重跑。原文描述的一次長程執行,也不足以推論這類研究任務的普遍成功率。Dixon 的核對很重要,因為它把故事從「模型說自己完成了」推進到「專家檢查過特定結果」;但這仍是一個明確限定的理論物理案例。

下一次看到「AI 做出科學發現」,先問三件事

  • 結果是什麼層級?是 symbol、完整函數、實驗可測預測,還是新的理論解釋?
  • 誰用什麼方法驗證?這次有 Dixon 的專家核對與公開資料;不同形式的交叉檢查,能支持的結論也不同。
  • 哪些部分仍靠當事人敘述?成本、提示次數、自主程度與重跑成功率,不能只憑一個完成案例外推。

Claude 九圈散射振幅 展示的是 AI 已能承擔部分前沿研究中艱難而漫長的執行工作。下一個更有價值的觀察點,是不同團隊能否公開足夠的流程,讓其他研究者在別的問題上重現效率、查出錯誤,並從結果提出人類先前沒有看見的物理洞察。

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