Claude 刚刚替理论物理学家完成了一道"没人做出来过"的计算题。9 月 25 日，Anthropic 在官方研究博客发表客座文章：物理学家、科普作家 Matt von Hippel 复盘了一个月前他向 AI 公司发出的挑战——在学术界可负担的计算预算内，算出平面 N=4 超对称杨-米尔斯理论中六粒子九圈散射振幅。Anthropic 的两名物理学家 Liam Fitzpatrick 和 Siddharth Mishra-Sharma 用 Claude 接下了挑战，并且做出来了。
一道"没人做出来过"的计算题
先说说这道题有多难。散射振幅是粒子物理学家预测粒子碰撞结果的公式，算得越精确，越能检验大型强子对撞机等实验的结果。由于计算极其复杂，物理学家通常只算到"两圈"近似，少数算到三圈，粒子物理史上最精确的一次预测也只用到了五圈。N=4 超对称杨-米尔斯理论是一个"玩具模型"——现实中并不存在，但因为对称性高、相对好算，振幅学家常用它来打磨新方法。九圈，意味着此前从未有人触及的精度。
Anthropic 的做法简单得令人意外。8 月底，两位物理学家先问 Claude 它最有把握攻克哪个问题，然后只给了一个提示词："题目是计算平面 N=4 超对称杨-米尔斯理论中六粒子（六边形）九圈振幅。"之后就是不断地告诉它"继续"——"我要去睡觉了，接下来几个小时不在，你一直算到我叫停，每 4 到 6 小时给我汇报一次。"Claude 用两种独立的方法（原始的"自举法"和间接的"形状因子"法）分别算出了结果，总花费折合约一两千美元；其中自举法部分用 Python 和 SymPy 完成，只花了约 100 美元，相当于 96 个 CPU 跑一周。
真正的信息量不在答案里
结果的可信度经过了双重检验：振幅学领域的专家 Lance Dixon 参与验证了答案；巧合的是，中国科学院的宋何课题组用 GPT-6 辅助也独立得到了大部分结果。按照学术惯例，论文将由人类研究者撰写发表，Claude 的任务已经结束。
这件事的真正信息量不在"算出来了"，而在"怎么算出来的"。von Hippel 坦言，他原本期待看到 AI 用人类想不到的新方法突破计算瓶颈，实际发生的却是另一回事：Claude 用的是已知方法，只是用了比人类敢用的更多的算力、更好的软件工程习惯——以及几乎全程无人干预的自主运行。从今年 3 月 AI 还只能在手把手指导下做"学生级"物理题，到 9 月独立完成前沿计算，这个速度本身就是答案：这类"专家觉得做不到"的低垂果实，可能比想象中多得多。这已不是 Claude 第一次在科研中"独立干活"——Anthropic 此前宣布，Claude 自主发现了具有类似 CRISPR 重复序列阵列的新型酶系统 ART。
当然，von Hippel 也划清了边界：玩具模型的成功不等于真实世界振幅计算同样好摘，N=4 理论只是小圈子打磨方法的试验场。但他也提醒做真实振幅计算的研究者：不妨现在就去试试 AI 科学工具能不能"一遍过"前沿计算——如果能，整个领域的前沿定义都得重写。
