Claude ran a nine-loop physics calculation that stumped researchers for years

Vào ngày 25 tháng 9, Anthropic đã công bố một báo cáo gây kinh ngạc khi mô hình Claude (chạy trên phiên bản Fable 5.1) tự thực hiện thành công phép tính biên độ tán xạ sáu hạt trong lý thuyết planar N=4 super-Yang-Mills ở mức chín vòng lặp (nine loops). Đây là một bài toán vật lý lý thuyết cực kỳ phức tạp, vốn đã thách thức những chuyên gia hàng đầu trong nhiều năm qua. Sự kiện này bắt nguồn từ lời thách đố của Matt von Hippel, một cựu nhà vật lý lý thuyết, vào đầu tháng 8. Ông đặt câu hỏi liệu một trí tuệ nhân tạo, chỉ với nguồn lực tính toán tương đương một học giả, có thể giải quyết được một trong hai bài toán mở về biên độ tán xạ hay không.

Hai nhà vật lý của Anthropic là Liam Fitzpatrick và Siddharth Mishra-Sharma đã chấp nhận thử thách này. Thay vì can thiệp sâu vào quá trình xử lý, họ chỉ đưa ra một dòng lệnh duy nhất yêu cầu Claude tính toán và sau đó hầu như không đưa ra hướng dẫn nào khác ngoài việc nhắc mô hình “tiếp tục thực hiện”. Kết quả là Claude không chỉ đưa ra đáp án mà còn tự xây dựng quy trình tính toán, gỡ lỗi và kiểm chứng chéo bằng hai phương pháp độc lập. Đây là một khối lượng công việc khổng lồ, thường tiêu tốn cả năm trời của một sinh viên cao học, nhưng đã được mô hình xử lý trong một khoảng thời gian ngắn với sự tự chủ đáng kinh ngạc.

Khả năng tự điều phối và tối ưu hóa chi phí trong nghiên cứu khoa học

Điểm khác biệt cốt lõi trong thành tựu của Claude không nằm ở một câu trả lời tức thời, mà là khả năng quản lý một dự án nghiên cứu đa ngày. Mô hình đã tự triển khai hai phương pháp tiếp cận riêng biệt: một là bootstrap trực tiếp các hàm lục giác và hai là con đường gián tiếp thông qua yếu tố hình thức chín vòng lặp (nine-loop form factor) bằng kỹ thuật đối ngẫu đối cực (antipodal duality). Việc chạy hai phương pháp độc lập để đi đến cùng một mục tiêu là cách tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu sử dụng để tự phát hiện sai sót, và cả hai kết quả của Claude đều khớp nhau hoàn toàn.

Đáng chú ý, chi phí để chạy phần tính toán số chỉ tốn khoảng 100 USD, tương đương với việc vận hành 96 CPU trong một tuần. Nếu tính cả chi phí suy luận của mô hình, tổng số tiền mà người dùng cuối phải chi trả chỉ dao động từ 1.000 đến 2.000 USD. Đây là một con số cực kỳ khiêm tốn cho một phép tính vốn đã vượt xa khả năng của các chuyên gia trong lĩnh vực này trước đó. Lance Dixon, nhà vật lý tại Phòng thí nghiệm Gia tốc Quốc gia SLAC và Đại học Stanford, người từng giữ kỷ lục với kết quả tám vòng lặp vào năm 2023, đã dành hai tuần để kiểm chứng và xác nhận rằng kết quả của Claude là chính xác.

Thành công này cho thấy một bước tiến mới khi AI không chỉ trả lời câu hỏi mà còn có thể tham gia vào các luồng công việc nghiên cứu dài hạn, nơi kết quả vẫn phụ thuộc vào sự thẩm định của chuyên gia. Claude đã chứng minh rằng nó có thể tự thiết lập hệ thống tính toán, xử lý lỗi và đối soát dữ liệu một cách chuyên nghiệp. Điều này mở ra tiềm năng lớn cho việc ứng dụng AI vào những bài toán khoa học chuyên sâu, giúp giảm bớt gánh nặng tính toán thủ công cho các nhà nghiên cứu.

Thành tựu này không đồng nghĩa với việc AI sẽ thay thế hoàn toàn các nhà vật lý, nhưng nó đánh dấu một sự chuyển dịch quan trọng khi vai trò của con người chuyển từ việc thực hiện các phép tính thủ công kéo dài sang việc lựa chọn bài toán chiến lược và thẩm định kết quả. Với mức ngân sách hợp lý, các nhóm nghiên cứu nhỏ hiện nay có thể thực hiện những dự án phức tạp vốn trước đây đòi hỏi nguồn lực khổng lồ, do đó bạn nên bắt đầu tìm hiểu cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn vào quy trình nghiên cứu để tối ưu hóa hiệu suất công việc.