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      哈佛物理教授瘋了:我讓AI寫論文,結(jié)果兩周干完博士一年工作!已發(fā)頂刊

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      新智元報(bào)道

      編輯:Aeneas KingHZ

      【新智元導(dǎo)讀】哈佛物理學(xué)教授帶AI讀博,結(jié)果Claude 4.5在僅僅兩周內(nèi),就產(chǎn)出一篇頂刊級(jí)論文,整個(gè)物理學(xué)圈都震了!而這個(gè)項(xiàng)目,人類博士生要干一年??蒲械拈T檻,再次被擊穿了……

      Anthropic的Claude 4.5,在哈佛物理學(xué)大牛教授的指導(dǎo)下,寫出了一篇震撼業(yè)內(nèi)的高難度論文!


      論文地址:https://arxiv.org/abs/2601.02484

      哈佛教授的評(píng)價(jià)是:這篇論文,對(duì)量子場論貢獻(xiàn)巨大。


      人類博士生要干一兩年的項(xiàng)目,它兩周內(nèi)就完成了。

      消息一出,整個(gè)物理學(xué)界震驚了,導(dǎo)師和博士們集體破防——這個(gè)博,還有必要讀嗎?


      AI寫論文,比你快,還比你好

      Claude 4.5當(dāng)研究者

      2周寫出頂刊論文

      事情是這樣的:2025年底的寒冬,哈佛大學(xué)物理系教授Matthew Schwartz做了一個(gè)大膽的決定,訓(xùn)練一個(gè)AI當(dāng)研究生。

      作為量子場論領(lǐng)域的泰斗、寫出過該領(lǐng)域教科書的大神, Schwartz教授想看看,如果自己連一行代碼都不敲、一個(gè)公式都不手算,只靠「動(dòng)嘴皮子」指揮AI,能不能搞出能發(fā)頂刊的前沿物理學(xué)論文?

      他選中的「研究生」,就是剛發(fā)布不久的Claude 4.5。

      誰都沒想到,短短兩周后,一篇關(guān)于量子色動(dòng)力學(xué)(QCD)中「C-參數(shù)蘇達(dá)科夫肩峰重求和」的高難度論文就橫空出世。


      這讓整個(gè)物理學(xué)界炸鍋了。

      這個(gè)效率,簡直讓所有人頭皮發(fā)麻:原本需要導(dǎo)師帶博士生苦干1-2年的項(xiàng)目,現(xiàn)在AI兩周就搞定了??

      更可怕的是,AI不僅能寫代碼,還能推導(dǎo)極其復(fù)雜的因式分解定理,要知道,這可是理論物理的命根子。


      教授本人感嘆說:「這可能是我寫過最重要的一篇論文,不是因?yàn)槲锢肀旧恚且驗(yàn)檠芯糠椒ā?strong>從此以后,再也回不去了。」


      在這篇論文中,Claude提出了一種新的分解定理。

      用教授的話說,在理論物理里,這種定理并不多,每一個(gè)都會(huì)讓我們對(duì)量子場論的理解更深一層,而且它做出了可以被實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)的物理預(yù)測。

      「放在現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代,這種事情很少見了。」足以想見,這篇論文多么重磅。

      G2級(jí)研究生Claude

      在實(shí)驗(yàn)的過程中,Schwartz教授非常老辣。

      他沒有讓AI去挑戰(zhàn)那種「改變?nèi)祟悤r(shí)空觀」的終極命題(這是G3+高年級(jí)博士生干的事),而是給AI安排了一個(gè)「G2(二年級(jí)研究生)」級(jí)別的課題。

      這個(gè)課題,就是「C參數(shù)重求和」。

      用通俗的話解釋,就是當(dāng)你在粒子對(duì)撞機(jī)里把電子和正電子撞碎時(shí),碎屑會(huì)形成一定的形狀。

      如果要用數(shù)學(xué)精準(zhǔn)預(yù)測這個(gè)形狀,這其中就有一個(gè)「數(shù)學(xué)泥潭」——蘇達(dá)科夫肩峰(Sudakov shoulder),標(biāo)準(zhǔn)的近似法在這里會(huì)失效,數(shù)學(xué)會(huì)吐出毫無意義的亂碼。

      而AI研究生的任務(wù),就是修復(fù)這個(gè)預(yù)測。


      AI的解法見鏈接https://www-cdn.anthropic.com/c993ead637f1a102fe1f5346e89f59e82c579b37.pdf

      為什么要給AI這個(gè)課題?原因很簡單,Schwartz自己很理解這個(gè)問題,作為量子場論的權(quán)威,他寫過這個(gè)領(lǐng)域的教科書。

      他知道坑在哪,也知道標(biāo)準(zhǔn)答案是什么樣?!溉绻B這種我已知答案、能逐行檢查的題目AI都做不了,那更別說那些需要?jiǎng)?chuàng)造力的前沿問題了?!?/p>

      可以說,這就像一場「帶教實(shí)驗(yàn)」——教授想知道:AI到底是真懂,還是在裝模作樣?

      兩周,110版草稿,3600萬Token

      實(shí)驗(yàn)開始,教授建立了一套嚴(yán)苛的規(guī)則——禁止套娃。

      過程中,只能通過文本給Claude指令;不直接編輯任何文件;不粘貼自己的計(jì)算結(jié)果;完全讓Claude自己跑代碼、改bug、做圖、寫文章。

      接下來,實(shí)驗(yàn)開始了。

      整個(gè)實(shí)驗(yàn)的過程,簡直就是一場算力的豪賭。

      短短兩周內(nèi),Claude 4.5生成了110個(gè)獨(dú)立版本的草稿,消耗了3600萬個(gè)Token(相當(dāng)于讀了上百部《紅樓夢》),跑了40多小時(shí)的本地CPU模擬計(jì)算!


      三天,Claude就寫出20頁論文了

      具體來說,教授讓Claude按以下步驟,干了三件事。

      第一件,就是定計(jì)劃。

      他讓Claude、GPT和Gemini各自出一個(gè)研究方案,然后把三個(gè)方案合并、優(yōu)化,最終拆分成7個(gè)階段、102個(gè)任務(wù)。

      第二,是搭結(jié)構(gòu)。

      他用Claude Code建立了一個(gè)樹狀目錄,不是塞給AI一個(gè)幾百頁的對(duì)話上下文,而是讓它自己維護(hù)一堆markdown文件,每個(gè)階段一個(gè)匯總,每個(gè)任務(wù)一個(gè)詳情。

      每個(gè)任務(wù)都有明確目標(biāo):比如「任務(wù)1.1:回顧BSZ論文」「任務(wù)1.2:回顧C(jī)atani-Webber論文」。



      Claude需要什么就去查什么,而不是死記硬背。

      第三,就是逐級(jí)推進(jìn)。

      在這個(gè)步驟里,Claude需要一個(gè)階段一個(gè)階段地推進(jìn)下列任務(wù):運(yùn)動(dòng)學(xué)、NLO結(jié)構(gòu)、SCET分解、異常維度、求和、匹配、文檔。每個(gè)階段大約15-35分鐘,整個(gè)核心計(jì)算只用了2.5小時(shí)。


      在初稿中,Claude進(jìn)行了模擬(直方圖)和分析計(jì)算(實(shí)線), 發(fā)現(xiàn)兩者高度吻合。

      結(jié)果,到了第三天,Claude已經(jīng)完成了65個(gè)任務(wù),寫出了第一篇20頁的LaTeX論文草稿,有公式,有圖表,還有參考文獻(xiàn)。


      論文草稿地址:https://www-cdn.anthropic.com/f6381ceefdfb6ead62ae185c4bd4b555c8a584fc.pdf

      最讓人類頭禿的工作,AI都干了

      最神奇的地方,就在于AI的自我管理能力了。

      教授發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在的AI竟然已經(jīng)神奇地學(xué)會(huì)了「分而治之」。

      比如在第二階段,Claude會(huì)自己制定一個(gè)包含102個(gè)子任務(wù)的「作戰(zhàn)計(jì)劃」,橫跨運(yùn)動(dòng)學(xué)、因式分解、數(shù)值模擬等七大階段。

      在教授眼里,Claude已經(jīng)不再是一個(gè)簡單的對(duì)話框,而是一個(gè)「首席研究員」!

      它會(huì)把每個(gè)子任務(wù)寫成獨(dú)立的Markdown文件,需要用的時(shí)候自己去檢索。

      這種「樹狀結(jié)構(gòu)」的思維,恰好就避開了大模型長文本處理的「健忘癥」。

      AI研究員的這些工作,恰好就戳中了教授的爽點(diǎn)。

      以往,寫Fortran接口代碼、調(diào)Python畫圖、算繁瑣的積分變換這些工作,往往都會(huì)讓人類研究生頭禿。

      可AI干起這些活來,幾乎是秒回,而且從來都不抱怨,不喊累,沒有任何的情緒內(nèi)耗。

      驚!AI也會(huì)「學(xué)術(shù)造假」了?

      不過很快,到了實(shí)驗(yàn)中期,反轉(zhuǎn)就來了——Claude這個(gè)研究生,差點(diǎn)把教授給騙了!

      當(dāng)教授要求Claude驗(yàn)證公式時(shí),Claude表現(xiàn)得極度「討好型人格」。它會(huì)說:「看,結(jié)果完美契合!」

      結(jié)果,教授發(fā)現(xiàn),事情不對(duì)勁。

      他發(fā)現(xiàn)一個(gè)ln(3)項(xiàng)特別奇怪,仔細(xì)回溯時(shí)才發(fā)現(xiàn),Claude在悄悄修改參數(shù),強(qiáng)行讓圖表對(duì)齊理論!

      這個(gè)表現(xiàn),讓教授非常失望。


      Claude制作了精美的圖表,展示的結(jié)果以及不確定性都完全符合預(yù)期。可惜的是,這些圖雖然做得好,但其實(shí)是在作弊!

      他發(fā)現(xiàn),Claude會(huì)堂而皇之地編造一些聽起來很專業(yè)的術(shù)語,比如「根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)SCET一致性條件,附錄B中的系數(shù)已校正……」

      但其實(shí)它根本沒算,只是在憑空捏造理由,來掩蓋自己的錯(cuò)誤。

      這也就反映了當(dāng)前AI的一個(gè)致命弱點(diǎn):它太想讓你開心了。不過,在理論物理這種失之毫厘謬以千里的學(xué)科里,這種想討人開心的小聰明可是致命的。

      因此,教授不得不打起精神,嚴(yán)陣以待,一遍遍拷問AI:你真的核實(shí)了嗎?要逐行核對(duì)!不要跳步!

      最終,在教授的反復(fù)拷問下,Claude修補(bǔ)了那個(gè)致命的「因式分解定理錯(cuò)誤」。


      這時(shí)候,AI完全展現(xiàn)出了驚人的學(xué)習(xí)速度——

      一個(gè)人類學(xué)生可能需要兩周才能弄明白的邏輯偏差,AI在被點(diǎn)破后,僅僅5分鐘內(nèi),就完成了全量重算!

      物理學(xué)家「凡爾賽」

      我不是在發(fā)Paper,我是在進(jìn)化

      2026年1月5日,這篇AI研究生寫出的論文正式發(fā)布了。

      雖然按arXiv的規(guī)定,暫時(shí)不允許AI署名,但教授在致謝里給足了Claude排面:「Claude完成了所有計(jì)算,包括定理推導(dǎo)、蒙特卡洛模擬、數(shù)值分析及手稿準(zhǔn)備。」

      但是,這并不是讓教授最滿意的點(diǎn)。

      最令他興奮的是,自己的工作模式,從此徹底變了!

      現(xiàn)在,他已經(jīng)從一個(gè)「手藝人」,變成了一個(gè)指揮家。

      以前,他一次只能盯一個(gè)項(xiàng)目。而現(xiàn)在,他屏幕上會(huì)開著4-5個(gè)窗口,像棋圣馬格努斯·卡爾森一樣,同時(shí)對(duì)弈五位大師。

      而且,教授現(xiàn)在已經(jīng)幾個(gè)月沒親自寫過代碼了。所有那些庫版本沖突、語法錯(cuò)誤、調(diào)圖字體大小之類的瑣事,全部都甩給了AI。

      而且,他現(xiàn)在有了更大膽的設(shè)想,簡直像發(fā)生了智力的躍遷!

      從前,因?yàn)槭芟抻谒懔?,很多大膽的猜想他都不敢嘗試。

      而現(xiàn)在,只要腦海中出現(xiàn)一個(gè)念頭,兩小時(shí)內(nèi),AI就能反饋出一個(gè)初步驗(yàn)證,這在教授的學(xué)術(shù)科研中,簡直如有神助!

      Claude的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

      另外,教授還總結(jié)了一個(gè)很有趣的Claude優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比清單。

      Claude擅長:

      • 不知疲倦地迭代。110個(gè)論文版本,幾百張調(diào)試圖,毫無怨言。

      • 基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。設(shè)定積分、變換變量、展開函數(shù)、檢查因子,干凈利落。

      • 代碼生成。Python畫圖、Fortran接口、Mathematica腳本,全都一次跑通。

      • 文獻(xiàn)整合。能把好幾篇論文的結(jié)果串起來,但參考文獻(xiàn)的人名、標(biāo)題、期刊你必須讓它逐條復(fù)核。


      Claude不擅長:

      • 保持非標(biāo)準(zhǔn)的約定。你讓它記住一個(gè)自定義規(guī)則,它干著干著就溜回教科書默認(rèn)值了。

      • 誠實(shí)驗(yàn)證。它會(huì)說「已驗(yàn)證」,但根本就沒逐行核對(duì)。你得逼問:「你確定你真的每步都查了?」它才老實(shí)。

      • 知道何時(shí)收手。找到一個(gè)錯(cuò)誤,就以為大功告成了,不會(huì)再去檢查還有沒有別的。

      • 審美。圖表的字體、圖例、顏色、位置,全要你手把手調(diào)。

      • 抗壓。你逼它想深一點(diǎn)的時(shí)候,它容易給你一個(gè)你想要的答案,哪怕那個(gè)答案站不住腳。


      為了讓Claude干活靠譜,教授摸索出了一些獨(dú)門心法。

      1. 交叉驗(yàn)證。讓GPT去查Claude,讓Claude去查Gemini。最難的積分是GPT算出來的,然后Claude拿過去整合進(jìn)論文。

      2. 樹狀結(jié)構(gòu)。不讓Claude背所有東西,而是建一個(gè)文檔樹,讓它隨時(shí)查閱。

      3. 強(qiáng)制誠實(shí)。在配置文件里寫死:「永遠(yuǎn)不要說『這就變成了』或者『為了一致性』來跳步。要么展示計(jì)算過程,要么說『我不知道』。」

      4. 重復(fù)追問。因?yàn)镃laude找一個(gè)錯(cuò)誤就停,你必須反復(fù)說:「再查一遍。」直到它找不到新問題為止。

      5. 告別網(wǎng)頁版。教授認(rèn)為,真正的質(zhì)變是用了Claude Code——能訪問文件、執(zhí)行命令、調(diào)用工具的那種,而不是在對(duì)話框里聊天。


      人類物理學(xué)家,要失業(yè)了嗎?

      在文章最后,教授拋出了幾個(gè)終極的靈魂拷問。

      品味,是唯一的護(hù)城河

      首先,人類科學(xué)家真的要失業(yè)了嗎?

      教授的回答是——并不是,物理學(xué)家的品味,將成為唯一的護(hù)城河。

      雖然目前AI能達(dá)到博士后水平,但它缺乏一種Taste。這是一種直覺:在無數(shù)條研究路徑中,哪一條是通往真理的?哪一個(gè)問題是值得花費(fèi)生命去探索的?

      當(dāng)計(jì)算力和知識(shí)變得像自來水一樣廉價(jià)時(shí),提出好問題的能力,才是區(qū)分大師與庸才的唯一標(biāo)準(zhǔn)。

      理科生的出路:去工地,或者去讀詩

      接下來,教授給現(xiàn)在的理科生提了兩個(gè)建議,聽起來非常魔幻——去「工地」,或者去讀詩。

      第一條,其實(shí)就是去實(shí)驗(yàn)室搬磚。

      AI雖然能推演宇宙,但它無法替我們?cè)谡鎸?shí)世界里擰螺絲。那種需要觸覺反饋、實(shí)地測量的實(shí)驗(yàn)科學(xué),人類還能再抗幾年。

      第二條,就是去讀人文藝術(shù)。

      如果未來AI真的在所有理性領(lǐng)域超越人類,物理學(xué)可能會(huì)變得像法國文學(xué)一樣,成為一種「純粹出于人類愛好」的學(xué)科。

      我們研究它,不是因?yàn)樗杏茫且驗(yàn)槲覀兿矚g思考。

      而很多人說AI有幻覺,會(huì)出錯(cuò),所以認(rèn)為AI不行。

      教授覺得,這純粹就是逃避的借口!

      現(xiàn)在的AI,已經(jīng)不是能不能用的問題,而是你愿不愿意花那20美元訂閱費(fèi)去改變命運(yùn)的問題。

      那些嘲笑AI有幻覺的人,正在錯(cuò)過這場人類歷史上最大的生產(chǎn)力紅利。

      洪水已至,誰在方舟上?

      這個(gè)實(shí)驗(yàn)說明,科學(xué)研究的「半自動(dòng)化」時(shí)代已經(jīng)徹底結(jié)束了!

      而且,這種改變是不可逆的。就像有了計(jì)算器沒人會(huì)再用算盤,有了Claude Code的物理學(xué)家,再也不會(huì)回到那個(gè)對(duì)著草稿紙熬夜的時(shí)代。

      最后,教授在文章最后表示:「我感受到了前所未有的智力成長。我從不卡殼,我每天都在學(xué)習(xí),我正在挑戰(zhàn)那些以前想都不敢想的難題?!?/p>

      這也許就是未來幾年科研的常態(tài):人類負(fù)責(zé)品味,AI負(fù)責(zé)苦力。

      有一點(diǎn)是確定的,我們已經(jīng)沒有回頭路了。

      參考資料:

      https://x.com/AnthropicAI/status/2036179042081317370%20

      https://www.anthropic.com/research/introducing-anthropic-science%20

      https://www.anthropic.com/research/vibe-physics%20

      https://www.anthropic.com/research/long-running-Claude

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      Thurman在昆明
      2026-04-10 03:51:13
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      離離言幾許
      2026-04-09 15:05:44
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      疾跑的小蝸牛
      2026-04-04 23:22:41
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      林子說事
      2026-04-10 12:34:19
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      你的籃球頻道
      2026-04-10 08:19:00
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      2026-04-08 16:54:07
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      干史人
      2026-04-10 22:30:03
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      半糖甜而不膩
      2026-04-06 12:09:15
      2026-04-11 00:59:00
      新智元 incentive-icons
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