人工智能正在一步步叩开理论物理的硬核大门。Anthropic对外公布重磅科研成果：Claude大模型在极少人工介入的前提下，成功算出平面N=4超杨‑米尔斯理论的六粒子九圈散射振幅结果，刷新该领域的计算纪录。

杨‑米尔斯理论由杨振宁与米尔斯在1954年建立，是现代粒子物理学的重要基石，而N=4超杨‑米尔斯是在此基础上衍生出的理想化研究模型。散射振幅用于推演粒子碰撞后的行为，计算过程中每增加一圈修正，计算规模就会指数爆炸。过去人类科研团队的最高上限停留在八圈计算，想要推进到九圈，业内普遍认为需要顶尖科研人员耗费数年时间攻坚。

这次挑战最初来自一名前粒子物理研究者的公开提议，他向AI行业抛出难题，希望验证大模型能否在可负担成本之下解决散射振幅领域悬而未决的高圈计算问题。Anthropic团队接下挑战，仅仅向Claude下达核心计算指令，不再进行手把手操作，交由模型自主持续推演运算。

依托Claude Science科研系统，模型自主运用两种不同物理方案完成九圈求解。一方面沿用自举法，自主编写Python代码开展庞大代数运算；另一方面借助对跖对偶对称性，把海量的未知数规模大幅压缩，将复杂物理问题转化为大规模整数方程组求解，规避小数带来的计算偏差，两套方案交叉印证保障结果可靠性。整套运算成本仅数千美元，其中一部分代码运算开销仅100美元，依靠96个CPU持续运行一周就完成推演，部分输出结果规模达到三百亿项之多。

该结果交由八圈纪录的创造者Lance Dixon开展为期两周的严谨核验，最终确认答案准确。这位物理学家感慨，大模型已经可以完整执行复杂物理计算流程，但真正具有里程碑意义的时刻，是AI能够独立产出全新物理学洞见与原理的那一天。有趣的是，几乎同一时间段，国内中科院理论物理所何颂团队，依靠人类搭建完整研究框架，借助GPT‑6辅助处理部分约束条件，率先公开了二圈至九圈的核心骨架数据，走出一条“人类主导+AI辅助”的科研路线，与Claude近乎纯AI推演形成鲜明对照。

需要客观认清现实，本次AI攻克的只是理想化模型中的计算任务，还不能够直接解释现实宇宙的暗物质、反物质等真实物理问题。它的价值不在于诞生全新物理理论，而在于证实大语言模型能够承接理论物理中极度繁琐、高复杂度的推导工作，把科研人员从海量机械演算中解放出来。

从AlphaGo改写围棋，到AlphaFold解析蛋白质结构，再到如今AI冲刺理论物理高阶演算，AI持续向传统认为专属于人类智力的科研领地迈进。未来，人和AI协同将成为理论物理新的工作模式：人类负责提出构想、搭建物理框架，AI承担海量推演，二者互相校验、互相启发，共同推动基础物理向前发展。