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研究突破

2026年9月25日 Science Yes:Claude 可完成九圈飛行任務

Sep 25, 2026 Science Yes, Claude can do Nine Loops

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2026年9月25日 Science Yes:Claude 可完成九圈飛行任務

www.anthropic.com2026-09-25

摘要

Anthropic 於官方部落格發布研究結果,證實其 Claude 模型在「Science Yes」基準測試中成功完成高難度的九圈飛行任務。此成果展示了 Claude 在複雜物理模擬與空間推理能力上的顯著進步,標誌著 AI 在處理多步驟動態環境決策方面的技術里程碑。

Anthropic 日前宣布,Claude 模型完成一項高難度計算任務,在理論粒子物理的散射振幅(scattering amplitudes)領域算出九圈層級的結果。這項成果起於物理學家兼科普作家 Matt von Hippel 提出的公開挑戰,他要求 AI 公司用學術界能取得的有限計算資源,去解決他過去研究領域裡的未解難題。

挑戰的提出與背景

von Hippel 曾是理論物理學家,專精振幅物理學(amplitudeology),現在從事科普寫作。他發起這項挑戰時,希望看到 AI 在兩個具體場景中表現出色。第一,他想看到 AI 在自己熟悉、也親身嘗試過的領域有所進展,藉此判斷 AI 的實際能力;第二,他期待 AI 能處理計算上有難度的問題——不是理論上做不到,而是傳統方法所需的計算資源與時間,已經超出研究人員的實際能力範圍。

他的挑戰內容是:證明 AI 能用學術界常見規模的計算資源,解決振幅物理學領域的重大未決問題,例如 N=8 超重力算到七圈,或 N=4 超楊米爾斯算到九圈。

問題的科學意義

散射振幅是粒子物理學預測粒子相互作用的核心工具。物理學家透過計算這些複雜公式,根據亞原子粒子的動量與能量,去預測它們相互反應的機率。預測愈精準,愈能檢驗大型強子對撞機等實驗結果是否符合理論,也可能為暗物質等未解之謎提供線索。

這類公式難就難在複雜度。物理學家通常用近似方法,把計算限制在特定的「迴圈」數——這個指標衡量粒子間相互作用的複雜程度。迴圈數愈多,預測愈精確,但計算難度也隨之增加。實際上,大多數散射振幅公式只算到兩圈,少數到三圈,粒子物理學史上最精確的預測也才用到五圈。

Anthropic 這次挑戰的是在 N=4 超楊米爾斯理論中算到九圈。這個理論屬於楊米爾斯類型——電磁力、強核力與弱核力這三種基本力都是楊米爾斯理論的例子。N=4 指的是超對稱理論中每個粒子有四個超對稱夥伴,這讓計算在數學上反而更簡潔,因此常被物理學家拿來當「玩具模型」,測試新的計算技術。

Claude 如何實現計算

Anthropic 的兩位物理學家 Liam Fitzpatrick 與 Siddharth Mishra-Sharma 八月底聯繫 von Hippel,說他們已經完成挑戰。他們用一個叫 Claude Science 的平台進行計算,這是個「工具框架」,把 Claude 語言模型結合結構化規則與提示,用來提升科學應用的可靠性。

他們採用 Fable 5.1 模型,給 Claude 下了一個簡短的初始指令:「問題是在平面 N=4 SYM 中計算六粒子(六邊形)振幅至九圈。」之後研究人員持續要求 Claude 繼續工作,並每 4-6 小時要求它回報進展。

Claude 用兩種不同方法完成計算:原始的自舉法(bootstrap)與間接的形因子方法(form-factor approach)。總計算成本約一千到兩千美元,主要花在長時間運行 Claude 上。其中自舉法是透過 Python 和 SymPy 套件執行,花了大約一百美元,相當於運行 96 個 CPU 跑了約一週。

獨立驗證與平行進展

SLAC 國家加速器實驗室粒子物理與天體物理學教授 Lance Dixon 受邀驗證 Claude 的結果。Dixon 曾參與這個領域的基礎工作,幾年前用創新方法算出過八圈結果。他拿到 Claude 的計算結果後,用自己先前開發的形因子方法完成驗證。

另外,中國科學院的物理學家 Song He 及其團隊,也獨立算出九圈結果的大部分內容,用的是基於 GPT-6 的 AI 輔助,但方法跟 Anthropic 一次到位的求解方式不同。

何以值得關注

Dixon 特別指出,Claude 這項成果的關鍵在於它能自主執行整套複雜的計算流程。這類計算相當脆弱——任何一步算錯,整個結果就會崩掉。而且計算過程有很多細節難以完整記錄下來,Claude 得從零開始寫出所有相關程式碼。相較之下,Claude Science 是在沒有外部專家介入的情況下,跑完了全程。

反思與廣泛意義

von Hippel 總結時說,這次成果顯示計算領域裡存在的低懸果實比預期更多。就算是定義明確的目標,在專家眼中也可能顯得遙不可及,但實際上做得到。他認為,多年來計算機科學背景的人一直建議振幅物理學家去請程式設計師幫忙,這次算是驗證了這個說法。

他也強調,Claude Science 是一次嘗試就成功完成計算,過程中沒有複雜的科學監督,這說明現代 AI 在這類計算上的可靠性已經到了新高度。他也提到,如果自己用一週時間在 96 個 CPU 上做這類計算,幾乎肯定得花上兩週才能完成,因為第一次嘗試幾乎必定會出錯。

不過 von Hippel 也坦言,這次成果沒有完全滿足他原本的期待。他原本希望看到 AI 提出全新的計算方法,但 Claude 用的是人類已知的既有技術,只是投入更多計算資源。所以他對 AI 能不能突破未來的計算瓶頸,仍然沒有得到明確答案。

Dixon 也提到,更有意義的發展會是 AI 開始獨立提出新的物理原理與見解。他也指出,Claude 實際上是在套用過去幾年裡他的團隊和其他研究者發展出來的方法與框架,從某個角度看,這也算驗證了人類既有工作的正確性。

●開發者:可關注 Claude 在複雜任務規劃與物理模擬領域的能力提升

●投資人:Anthropic 的技術護城河持續加深,具備長期競爭力

●一般用戶:未來 AI 助手將能處理更複雜、需要多步驟邏輯的任務

重要性評分

72/100

🟠 值得關注

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原文出處
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