8月7日，出身理论物理的科普作者Matt von Hippel在博客上给AI公司出了道题：算出N=4超杨-米尔斯理论的九圈振幅，预算按普通学术组的水平来。8月底，Anthropic的物理学家告诉他，题解了，Claude干的。出题一个月内交卷，用他自己的话说，这种事不常有。

图：黑板上的物理公式（来源：Unsplash）
这不是道冷门题。von Hippel读博期间参与算过三圈，自己写到七圈就没了力气。这个领域的权威Lance Dixon，2023年也是绕了条近路才摸到八圈。九圈直接硬算，整个领域没人做到，大家的共识是：按学术组能支配的机器和时间，这题做不动。
出题人要考的是算力von Hippel特意避开了靠新想法的题。数学这几个月的突破靠想法，想法多难找，找到之前谁也说不准。计算不一样，它是硬指标：机器就那些，时间就那些。他想看的是，同样的资源换个研究员，专家以为翻不过去的墙还能不能翻过去。
题里的N=4超杨-米尔斯是个玩具模型。杨-米尔斯理论管着电磁力、强力和弱力这三种基本力，“N=4”再给每种粒子配上四个超对称伙伴，粒子多到不真实，不对应现实世界任何东西。也正因为结构特殊、反而好算，它成了这个领域练手的标准沙包。真实世界的散振幅一般只算到两圈，粒子物理中已知最精确的预测，也只用到了五圈。
一条提示词，一次跑通8月底，Anthropic的物理学家Liam Fitzpatrick和Siddharth Mishra-Sharma接了题。模型是Fable 5.1，跑在Claude Science平台里。开局的提示词就一句话：计算平面N=4超杨-米尔斯的六粒子九圈振幅。之后的指令基本只剩“继续跑，我要睡了，每4到6小时汇报一次”。
Claude换了两条路线都把结果算了出来：一条是正统的自举法，一条是Dixon当年绕道用的形状因子路线。总成本一两千美元，其中自举法那段约100美元：96个CPU跑一周，Python加SymPy。结果交给Dixon验证，通过，前后验了两周。
出题人先泼了冷水von Hippel没打算造神。他的结论写得很直：方法全是已知的，Claude只是把算力用到了前人没敢试的量级，可能还占了Python比Maple好用的便宜。
几乎同时，中科院的Song He组用GPT-6辅助也拿到了大部分结果。他的判断是，这个领域“低垂的果实”比专家以为的多，那些年嚷着“多雇几个程序员”的人，这次扬眉吐气。
Dixon的附记更有意思。这计算脆弱得像失败的舒芙蕾，配方里任何一点小错就全塌，细节又多到论文都懒得写全，Claude从零把代码写完。他补了句：除了我的合作者，Claude对我们2019和2023年论文的理解，比任何人类都深。
至于被抢发，他两周内先被一台机器截胡，又被中科院的人机组合截胡，心态倒稳：真正该扎心的，是哪天LLM自己提出新物理原理。
补一句题外话：这篇客座文章是Anthropic付费邀请von Hippel写的，Dixon也收到了Claude使用额度，披露都写在文末。事实也摆在这：AI没给出任何新想法，它把“专家以为算不动”的执行题，从不可能清单里划掉了。
信息来源：Anthropic研究博客（客座作者Matt von Hippel，含Lance Dixon附记）、4gravitons挑战原文、AlphaSignal、Unite.ai，9月25日