Anthropic 9 月 25 日在其研究网站发布客座文章：公司两位物理学家 Liam Fitzpatrick 与 Siddharth Mishra-Sharma 用 Claude（Fable 5.1 模型，运行在研究平台 Claude Science 上）完成了平面 N=4 超对称杨-米尔斯理论中六粒子散射振幅的九圈计算。这一结果比 SLAC 教授 Lance Dixon 与合作者 2023 年创下的八圈纪录多出一圈，也回应了物理写作者 Matt von Hippel 8 月 7 日向各家 AI 公司发出的公开挑战。
执行过程近乎放手。两人先问 Claude 它最有把握解决哪个问题，之后只给了一行任务指令，再就是在睡觉前叮嘱它「继续做，每 4 到 6 小时汇报一次」。Claude 自己用 Python 加 SymPy 写代码、跑计算，并按领域惯例走了两条独立路线交叉验证：一条直接对六边形函数做 bootstrap，另一条经九圈形状因子、借助「对偶映射」推出振幅，两条路线的结果一致。
成本是这条新闻里最具体的数字。据文章披露，bootstrap 的数值计算约合 100 美元算力，相当于 96 个 CPU 核心跑满一周；整条路线若由外部用户复现，总成本约 1000 到 2000 美元，大头是模型推理费用。Dixon 从 9 月 1 日起花了约两周验证，他的评价是，一个大模型能执行完这套复杂而脆弱的计算流程、并组织好算力，「在我看来是一次了不起的胜利」。结果文件已于 9 月 16 日按学界通用格式发布在 Zenodo，涵盖 10 万余个非零系数。
几个限定词不能丢：Claude 用的是学界已有的 bootstrap 方法，没有发明新技术；中国科学院宋贺团队同期也借助 GPT-6 得到了大部分相同结果，9 月 17 日在 Zenodo 发布了数据集；von Hippel 则认为，功劳更多在执行计算的 harness，而不是模型本身。这是 Anthropic 本周公布的第二个 AI 科学成果——几天前公司刚宣布 Claude 帮助发现了类 CRISPR 的新型酶系统 ART。
这类结果真正改变的是成本结构：过去需要专家团队多年积累才能推进的一类计算，现在一个研究组用千余美元预算、一周时间就能到达同一目标。接下来值得关注的，是两队结果能否在系数层面完全对上——对上了，这就是一次干净的双向验证。
配图来源：Anthropic 官网。原文见 Anthropic 研究博客（anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops）。