0068.Claude算出9圈振幅:刷新物理纪录

0068.Claude算出9圈振幅:刷新物理纪录

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Episode: Claude算出9圈振幅:刷新物理纪录

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Level: 入门

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[Mike]: 欢迎来到从零开始学AI!先问你一个问题,如果有个计算,人类顶尖高手死磕两年都没拿下,AI只用一句话就开工了,你信吗?

[Sarah]: 我本来也不信,但这次真的发生了。主角是Claude,它刚刚刷新了一项理论物理的世界纪录,算出了9圈散射振幅。

[Mike]: 老规矩,先讲概念,再看新闻。所谓散射振幅,就是预测粒子相撞之后会怎么飞的一套公式,大型强子对撞机里粒子怎么撞,全靠它来算。

[Sarah]: 那圈又是什么?可以把圈理解成修正层,每多加一圈,答案就更准一点,但计算量会爆炸式增长。一般人算到2圈、3圈就停了,粒子物理最准的预言也只用到了5圈。

[Mike]: 还有一个背景,杨-米尔斯理论。这是杨振宁先生在1954年和米尔斯一起创立的,是整个现代粒子物理的基石。这次算的N=4超杨-米尔斯里的6粒子振幅,是个简化的沙盒模型,但难度一点不打折。

[Sarah]: 在这个沙盒里,人类的极限是8圈。加速器实验室的Dixon教授带着团队啃了好多年,2023年才拿下8圈,之后两年冲击9圈,一直没啃下来。

[Mike]: 转折来自一封挑战书。以前做理论粒子物理、现在写科普的Matt,在自己的博客上向全网AI公司喊话:有本事就来算散射振幅,预算还得是普通学者负担得起的,其中一题就是把这个模型算到9圈。

[Sarah]: Anthropic悄悄接了战书。8月底,组里的两位物理学家Liam和Siddharth联系了Matt,说我们算出来了。用的模型是最强的Fable 5.1,跑在一个叫Claude Science的系统里,专门管着Claude按严谨规则干活。

[Mike]: 过程特别有意思。给Claude的指令就一句话:把这个模型里6粒子的振幅算到9圈。然后研究员说,我要去睡觉了,接下来几小时不在,每隔4到6小时给我汇报一次,除非我喊停,否则一直算。

[Sarah]: 然后Claude就自己开工了,连续跑了好几天,几乎没人插手。它用的全是Dixon团队这些年发表的方法,交答案还用了人家定好的格式。Dixon后来开玩笑,这大概是Claude在卖面子。

[Mike]: 具体用了两条路。第一条叫自举法,特别像玩数独:先把所有可能的函数都填进格子,再用物理规则一条条排除,剩下的唯一解就是答案。Claude直接用Python和开源库SymPy,在6粒子的空间里硬算出一条路。

[Sarah]: 第二条更巧。先算一个简单的形状因子,再靠一种叫对跖对偶的对称性,把结果翻译成振幅。全程只解整数方程,没有小数误差,还能换几个大素数反复验算。

[Sarah]: 原来要185万个未知数的大方程组,内存根本装不下。Claude先猜出答案的一部分,再加对称性,直接压到7.6万个,一轮轮排除到唯一解。

[Mike]: 最后的答案大得吓人。只看一个切面上的展开就有300多亿项,而8圈的时候才16.7亿项。两条路各花一两千美元,加起来几千美元,其中纯跑Python代码的算力只花了100美元,相当于租96个CPU跑了一个星期。

[Sarah]: 答案对不对,得纪录保持者说了算。9月1日,Dixon教授拿到结果,花了两周仔细验证,确认完全正确。他说,身边大多数理论物理学家早就承认,大模型迟早会颠覆物理学,只是不知道哪天砸到自己头上,对他来说,就是9月1日这一天。

[Mike]: 同组的大佬Kyle还在网上说,刚发现自己组被抢发了,还在消化。他本来也想投时间和资源去冲9圈,没来得及。

[Sarah]: 故事还有反转。9月17日,中科院理论物理所的何颂团队,把2圈到9圈的核心骨架数据公开挂在了Zenodo上。论公开时间,比Anthropic正式公布还早8天。

[Sarah]: 他们也用了AI,GPT-6帮着算了一部分约束条件,但整体框架是人类自己搭的,算是人类加机器联手。出题人Matt也确认了这一点,但这不是Anthropic那种纯AI打法。

[Mike]: 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。

[Sarah]: 意义要客观看。这个N=4模型是个玩具模型,离解释暗物质、反物质还远得很。但象征意义很大,就像当年AlphaGo第一次赢了李世石,人们震惊的不是一盘棋,而是机器摸到了属于人类直觉的地盘。

[Mike]: Dixon留了一句话。能按人类给的复杂配方把计算组织起来,是巨大的胜利,但等到大模型在人类之前提出新的物理原理和洞见,那才是真正触及灵魂的时刻。

[Sarah]: 所以你看,两年没啃下来的一圈,被一句我要去睡觉了拿下了。这不是说物理学家不行了,而是说,以后的难题,可能都得这么算了。

[Mike]: 好了,这期就到这里。下一期我们继续聊AI,欢迎回来收听从零开始学AI!