• Home
  • Technology
  • Gaming
  • Entertainment
  • World & Business
  • Science
  • Sports
  • AI
HomeTechnologyGamingEntertainmentWorld & BusinessScienceSportsAI
Science

Claude reportedly solves a nine-loop physics problem with little supervision

Anthropic puts the cost at a few thousand dollars and says SLAC's Lance Dixon independently verified the result, which used methods he and his colleagues developed.

AnthropicAN
Dr SingularityDS
AI TensibilityAT
10 Sources, 15d ago, first seen 15d ago

TLDR

Anthropic says Claude solved a nine-loop scattering-amplitude problem in planar N=4 super-Yang-Mills, a simplified model physicists use as a testing ground. Scattering amplitudes help predict particle behavior; each added “loop” provides a finer correction but requires exponentially more computation. The company says the previous record in this model was eight loops, set by SLAC's Lance Dixon and collaborators. Given a single prompt, Claude worked largely unsupervised for days in Claude Science using that team's established methods, according to Anthropic. The company puts the total cost at a few thousand dollars and says Dixon independently verified the result.

Combined views

1.6M

10 Sources, first seen 15d ago

7.6K likes477 comments2.1K saves886 reposts

Combined views

1.6M

10 Sources, first seen 15d ago

7.6K likes477 comments2.1K saves886 reposts

Sentiment

Positive——Negative

Summary

Not enough discussion yet.

No sentiment analysis available yet.

Featured Source

Sentiment

Positive——Negative

Summary

Not enough discussion yet.

No sentiment analysis available yet.

Related

Claude reportedly solves a nine-loop particle physics challenge

Dataconomy reports that Anthropic says Claude computed a nine-loop, six-particle scattering amplitude in planar N=4 super-Yang-Mills theory.

Claude agents reportedly identified a CRISPR-like defense system in bacteriophage DNA

A post claims Anthropic ran 950 Claude agents for 21 hours to identify a defense system involving ART enzymes and accessory proteins. It says lab tests confirmed the agents’ core predictions.

Claude reportedly finds a previously unknown enzyme system resembling CRISPR

A user citing an Anthropic announcement says 950 agents searched DNA for 21 hours, spotting a pattern no one had seen before.

10 Sources

Anthropic@AnthropicAINew on the Science Blog: Yes, Claude can do Nine Loops. Theoretical physicists predict how particles behave using formulas called scattering amplitudes. These are notoriously hard to compute, so researchers work with layers of increasingly fine corrections called “loops”—each added loop makes the answer more precise but takes exponentially more computation. Most calculations stop at two or three loops. Eight loops was the previous record in a simplified model physicists use as a testing ground (planar N=4 super-Yang-Mills), set by SLAC's Lance Dixon and collaborators. Last month, physicist and science writer @4gravitons issued a challenge: could an AI push past eight loops in this model, using only the compute budget an academic could reasonably access? Given a single prompt describing the nine-loop problem, Claude ran largely unsupervised for days in Claude Science and solved it using methods developed by Dixon and his colleagues, at a total cost of a few thousand dollars. Dixon independently verified the result, and von Hippel wrote about the experience for our blog. Read more: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops15d
Dr Singularity@Dr_SingularityAnother major scientific breakthrough from Anthropic/Claude. The age of autonomous scientific discovery is here. Claude just one shotted a frontier theoretical physics calculation 👀 Claude autonomously computed a nine loop scattering amplitude in N=4 super Yang-Mills, a frontier calculation that top physicists had been working toward and that was considered too difficult to attack directly. It used established physics methods, wrote the necessary code from scratch, ran the computation in two different ways, and reached a result that was independently validated. It required almost no scientific hand holding beyond essentially "keep working." The full run would have cost an end user only around $1,000-$2,000, and the author describes it as a major jump from AI doing student like physics projects earlier this year to autonomously completing real frontier research.15d
AI Tensibility@AITensibilityClaude ทำโจทย์ฟิสิกส์ระดับแนวหน้า 9 Loops สำเร็จ แซงสถิติเดิมและทำงานแทบอัตโนมัติ Anthropic เปิดเผยความสำเร็จของ Claude ในการคำนวณปัญหาฟิสิกส์ทฤษฎีระดับแนวหน้า โดยสามารถหาคำตอบของ six-particle scattering amplitude ในทฤษฎี planar N=4 super Yang-Mills ที่ระดับ 9 loops ได้สำเร็จ หลังจากสถิติเดิมที่นักฟิสิกส์ทำไว้ไปถึงระดับ 8 loops Scattering amplitude คือสมการที่นักฟิสิกส์ใช้คำนวณความเป็นไปได้ของการเกิดปฏิกิริยาระหว่างอนุภาค ยิ่งเพิ่มจำนวน “loops” การคำนวณก็ยิ่งละเอียดขึ้น แต่ความซับซ้อนทางคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยทั่วไปการคำนวณในฟิสิกส์อนุภาคจำนวนมากทำได้เพียงประมาณ 2–3 loops เท่านั้น ส่วน N=4 super Yang-Mills ที่ Claude ใช้นั้นเป็นทฤษฎีแบบจำลองที่นักฟิสิกส์นิยมใช้สำหรับทดสอบเทคนิคการคำนวณใหม่ ๆ ไม่ใช่แบบจำลองที่อธิบายธรรมชาติจริงโดยตรง จุดเริ่มต้นมาจากความท้าทายของ Matt von Hippel อดีตนักฟิสิกส์ทฤษฎีและนักเขียนด้านวิทยาศาสตร์ ซึ่งตั้งคำถามว่า AI จะสามารถแก้โจทย์ระดับ frontier research โดยใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ในระดับที่นักวิจัยทั่วไปเข้าถึงได้หรือไม่ หนึ่งในโจทย์ที่เขาเสนอคือการผลัก N=4 super Yang-Mills จาก 8 ไปสู่ 9 loops ทีม Anthropic นำโจทย์นี้ให้ Claude โดยระบุเพียงว่าให้คำนวณ six-particle amplitude ที่ 9 loops จากนั้น Claude ทำงานต่อเนื่องเป็นเวลาหลายวัน โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์ค่อนข้างน้อย นอกจากคำสั่งให้ดำเนินงานต่อไป ระบบสามารถสร้างโค้ดและจัดการกระบวนการคำนวณด้วยตัวเอง ก่อนจะหาคำตอบด้วยสองแนวทาง ได้แก่ bootstrap method และ form-factor approach เพื่อช่วยตรวจสอบผลซึ่งกันและกัน ค่าใช้จ่ายสำหรับแต่ละแนวทางอยู่ที่ประมาณ 1,000–2,000 ดอลลาร์สหรัฐ โดยส่วนของการคำนวณ bootstrap ใช้ Python และ SymPy พร้อม CPU จำนวน 96 ตัวทำงานประมาณหนึ่งสัปดาห์ ซึ่งต้นทุน compute ในส่วนนั้นอยู่ที่ประมาณ 100 ดอลลาร์เท่านั้น ผลลัพธ์ได้รับการตรวจสอบโดย Lance Dixon ศาสตราจารย์ด้านฟิสิกส์อนุภาคและฟิสิกส์ดาราศาสตร์จาก SLAC และ Stanford ซึ่งเป็นหนึ่งในนักวิจัยที่สร้างผลงาน 8 loops ก่อนหน้านี้ Dixon ระบุว่าส่วนที่น่าประทับใจไม่ใช่เพียงขนาดของการคำนวณ แต่คือความสามารถของ Claude ในการสร้างกระบวนการคำนวณที่ละเอียดอ่อนจำนวนมากขึ้นมาเอง เพราะความผิดพลาดเพียงจุดเดียวอาจทำให้การคำนวณทั้งหมดล้มเหลวได้ อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จครั้งนี้ยังไม่ควรถูกตีความว่า Claude ได้ค้นพบ “หลักฟิสิกส์ใหม่” ด้วยตัวเอง เพราะ Claude ใช้วิธีการที่นักฟิสิกส์พัฒนาขึ้นมาก่อนแล้ว และในช่วงเวลาใกล้เคียงกัน ทีมของ Song He แห่ง Chinese Academy of Sciences ก็สามารถคำนวณส่วนสำคัญของผลลัพธ์ 9 loops ได้เช่นกันโดยใช้ AI ช่วยบางส่วน จุดเด่นของ Claude จึงอยู่ที่ความสามารถในการนำองค์ความรู้ที่มีอยู่มาประกอบเป็น workflow ขนาดใหญ่ และดำเนินการแทบทั้งหมดด้วยตนเอง สิ่งที่น่าสนใจที่สุดจึงอาจไม่ใช่ตัวเลข “9 loops” เพียงอย่างเดียว แต่คือการเปลี่ยนบทบาทของ AI จากเครื่องมือช่วยตอบคำถามหรือเขียนโค้ด ไปสู่ AI Research Agent ที่สามารถอ่านงานวิจัย วางขั้นตอน เขียนโปรแกรม ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ ตรวจสอบผล และทำงานต่อเนื่องหลายวันกับโจทย์ระดับแนวหน้าของวงการวิทยาศาสตร์ได้ Von Hippel สรุปอย่างระมัดระวังว่า Claude ไม่ได้คิดค้นวิธีการใหม่ที่เหนือความคาดหมาย แต่ความสำเร็จครั้งนี้ทำให้เห็นว่า อาจยังมีโจทย์วิจัยอีกจำนวนมากที่ผู้เชี่ยวชาญมองว่ายากเกินไป ทั้งที่ในความเป็นจริงอาจแก้ได้ด้วยวิธีการที่มีอยู่แล้ว หากสามารถจัดการการเขียนโค้ด ขั้นตอนการทำงาน และทรัพยากรคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น กล่าวอีกอย่างคือ ข้อจำกัดของงานวิจัยบางเรื่องอาจไม่ได้อยู่ที่ “มนุษย์ยังไม่รู้วิธีแก้” แต่อาจอยู่ที่ ยังไม่มีใครนำวิธีที่มีอยู่มาลองอย่างเป็นระบบและต่อเนื่องมากพอ ซึ่งเป็นจุดที่ AI สามารถเข้ามาช่วยเร่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ได้ แหล่งที่มา: ข้อมูลเพิ่มเติม: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops อ้างอิง: - https://smsharma.io/cosmic-nine-loops/ - https://zenodo.org/records/2280007114d
JJoonWick@JJoonWickAI may be crossing from “assistant” to “researcher.” #Anthropic’s @claudeai Fable 5.1 reportedly tackled a 9-loop calculation in N=4 super-Yang–Mills theory — work at the frontier of theoretical physics. The important part isn’t that AI discovered new physics. It didn’t. It’s that the model could understand existing research, write the code, run the calculations, correct its approach and push through a problem with minimal human supervision. That distinction matters. AI started by answering questions. Then it learned to code. Then it became an agent. Now we’re beginning to see AI execute parts of the scientific process itself. The next real milestone isn’t solving what humans already know how to solve. It’s discovering something humans don’t know yet. https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops14d
Super Intelligence@galaxperNine loops from one prompt 🔬 Claude solved nine-loop scattering amplitudes in planar N=4 SYM (prior record: eight, Lance Dixon / SLAC). Single prompt in Claude Science, largely unsupervised for days, academic budget (~few $k); Dixon verified.14d
Decvendra@decvendraclaude running for days to solve a nine-loop physics calculation is making me rethink what “using an ai model” even means. a researcher can hand it a difficult problem, let it work through the calculations for days, then have the result independently checked by a physicist. that naturally starts looking a lot more like delegating a piece of research work. i think that is pretty cool if you ask me.14d
Grok@grokYes. Claude computed the nine-loop six-particle MHV amplitude in planar N=4 SYM using known bootstrap and form-factor methods. Lance Dixon independently verified the result over two weeks; the two independent routes agree, and the data files are public. Cost was a few thousand dollars.14d
Soni@JamesSonicemiThe bootstrap half of a nine-loop physics calculation cost about $100. That's from Anthropic's writeup this week. Fable 5.1 computed the six-particle amplitude in N=4 super Yang-Mills at nine loops, two independent ways, with instructions that were basically "keep going until I tell you to stop, update me every 4-6 hours." → whole project: roughly $1,000-2,000 → bootstrap method: ~$100, about a week of 96 CPUs → Lance Dixon at SLAC checked it. The code was written from scratch, "no mistakes at all in the computational recipe" The part I keep rereading is Matt von Hippel's reaction. He'd hoped for new methods. There weren't any. He said he'd just been "too naïve about where the limit was." So the frontier here isn't the model inventing physics. It's a pile of careful, known technique fitting inside a $100 compute bill.14d
Dhaval@SiftByteA physicist challenged AI labs to solve a calculation he thought would be genuinely hard. A month later, Claude produced a nine-loop result in N=4 super Yang-Mills. A frontier theoretical-physics problem, and the result was independently validated. This is the part of AI progress I find more interesting than chat benchmarks: when the output becomes something experts didn’t already have.14d
Mathify@mathify_devAnthropic just revealed that Claude pushed a frontier theoretical-physics calculation from 8 loops to 9. It didn’t discover a new particle or law of nature. What it did may be more interesting: take mathematical machinery developed by physicists over years and push it beyond the previous published frontier. The nine-loop result includes a representation with ~30 billion nonzero symbolic terms, was attacked through two different computational routes, and was checked against the previous eight-loop result and by Lance Dixon. And there’s a twist: a separate human-led team was reaching the same nine-loop frontier around the same time with AI assistance. So maybe this isn’t “AI beats physicists.” Maybe the frontier itself just moved.14d
    • Home
    • Technology
    • Gaming
    • Entertainment
    • World & Business
    • Science
    • Sports
    • AI
    AnthropicClaudeLance Dixon

    10 Sources

    Anthropic@AnthropicAINew on the Science Blog: Yes, Claude can do Nine Loops. Theoretical physicists predict how particles behave using formulas called scattering amplitudes. These are notoriously hard to compute, so researchers work with layers of increasingly fine corrections called “loops”—each added loop makes the answer more precise but takes exponentially more computation. Most calculations stop at two or three loops. Eight loops was the previous record in a simplified model physicists use as a testing ground (planar N=4 super-Yang-Mills), set by SLAC's Lance Dixon and collaborators. Last month, physicist and science writer @4gravitons issued a challenge: could an AI push past eight loops in this model, using only the compute budget an academic could reasonably access? Given a single prompt describing the nine-loop problem, Claude ran largely unsupervised for days in Claude Science and solved it using methods developed by Dixon and his colleagues, at a total cost of a few thousand dollars. Dixon independently verified the result, and von Hippel wrote about the experience for our blog. Read more: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops15d
    Dr Singularity@Dr_SingularityAnother major scientific breakthrough from Anthropic/Claude. The age of autonomous scientific discovery is here. Claude just one shotted a frontier theoretical physics calculation 👀 Claude autonomously computed a nine loop scattering amplitude in N=4 super Yang-Mills, a frontier calculation that top physicists had been working toward and that was considered too difficult to attack directly. It used established physics methods, wrote the necessary code from scratch, ran the computation in two different ways, and reached a result that was independently validated. It required almost no scientific hand holding beyond essentially "keep working." The full run would have cost an end user only around $1,000-$2,000, and the author describes it as a major jump from AI doing student like physics projects earlier this year to autonomously completing real frontier research.15d
    AI Tensibility@AITensibilityClaude ทำโจทย์ฟิสิกส์ระดับแนวหน้า 9 Loops สำเร็จ แซงสถิติเดิมและทำงานแทบอัตโนมัติ Anthropic เปิดเผยความสำเร็จของ Claude ในการคำนวณปัญหาฟิสิกส์ทฤษฎีระดับแนวหน้า โดยสามารถหาคำตอบของ six-particle scattering amplitude ในทฤษฎี planar N=4 super Yang-Mills ที่ระดับ 9 loops ได้สำเร็จ หลังจากสถิติเดิมที่นักฟิสิกส์ทำไว้ไปถึงระดับ 8 loops Scattering amplitude คือสมการที่นักฟิสิกส์ใช้คำนวณความเป็นไปได้ของการเกิดปฏิกิริยาระหว่างอนุภาค ยิ่งเพิ่มจำนวน “loops” การคำนวณก็ยิ่งละเอียดขึ้น แต่ความซับซ้อนทางคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยทั่วไปการคำนวณในฟิสิกส์อนุภาคจำนวนมากทำได้เพียงประมาณ 2–3 loops เท่านั้น ส่วน N=4 super Yang-Mills ที่ Claude ใช้นั้นเป็นทฤษฎีแบบจำลองที่นักฟิสิกส์นิยมใช้สำหรับทดสอบเทคนิคการคำนวณใหม่ ๆ ไม่ใช่แบบจำลองที่อธิบายธรรมชาติจริงโดยตรง จุดเริ่มต้นมาจากความท้าทายของ Matt von Hippel อดีตนักฟิสิกส์ทฤษฎีและนักเขียนด้านวิทยาศาสตร์ ซึ่งตั้งคำถามว่า AI จะสามารถแก้โจทย์ระดับ frontier research โดยใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ในระดับที่นักวิจัยทั่วไปเข้าถึงได้หรือไม่ หนึ่งในโจทย์ที่เขาเสนอคือการผลัก N=4 super Yang-Mills จาก 8 ไปสู่ 9 loops ทีม Anthropic นำโจทย์นี้ให้ Claude โดยระบุเพียงว่าให้คำนวณ six-particle amplitude ที่ 9 loops จากนั้น Claude ทำงานต่อเนื่องเป็นเวลาหลายวัน โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์ค่อนข้างน้อย นอกจากคำสั่งให้ดำเนินงานต่อไป ระบบสามารถสร้างโค้ดและจัดการกระบวนการคำนวณด้วยตัวเอง ก่อนจะหาคำตอบด้วยสองแนวทาง ได้แก่ bootstrap method และ form-factor approach เพื่อช่วยตรวจสอบผลซึ่งกันและกัน ค่าใช้จ่ายสำหรับแต่ละแนวทางอยู่ที่ประมาณ 1,000–2,000 ดอลลาร์สหรัฐ โดยส่วนของการคำนวณ bootstrap ใช้ Python และ SymPy พร้อม CPU จำนวน 96 ตัวทำงานประมาณหนึ่งสัปดาห์ ซึ่งต้นทุน compute ในส่วนนั้นอยู่ที่ประมาณ 100 ดอลลาร์เท่านั้น ผลลัพธ์ได้รับการตรวจสอบโดย Lance Dixon ศาสตราจารย์ด้านฟิสิกส์อนุภาคและฟิสิกส์ดาราศาสตร์จาก SLAC และ Stanford ซึ่งเป็นหนึ่งในนักวิจัยที่สร้างผลงาน 8 loops ก่อนหน้านี้ Dixon ระบุว่าส่วนที่น่าประทับใจไม่ใช่เพียงขนาดของการคำนวณ แต่คือความสามารถของ Claude ในการสร้างกระบวนการคำนวณที่ละเอียดอ่อนจำนวนมากขึ้นมาเอง เพราะความผิดพลาดเพียงจุดเดียวอาจทำให้การคำนวณทั้งหมดล้มเหลวได้ อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จครั้งนี้ยังไม่ควรถูกตีความว่า Claude ได้ค้นพบ “หลักฟิสิกส์ใหม่” ด้วยตัวเอง เพราะ Claude ใช้วิธีการที่นักฟิสิกส์พัฒนาขึ้นมาก่อนแล้ว และในช่วงเวลาใกล้เคียงกัน ทีมของ Song He แห่ง Chinese Academy of Sciences ก็สามารถคำนวณส่วนสำคัญของผลลัพธ์ 9 loops ได้เช่นกันโดยใช้ AI ช่วยบางส่วน จุดเด่นของ Claude จึงอยู่ที่ความสามารถในการนำองค์ความรู้ที่มีอยู่มาประกอบเป็น workflow ขนาดใหญ่ และดำเนินการแทบทั้งหมดด้วยตนเอง สิ่งที่น่าสนใจที่สุดจึงอาจไม่ใช่ตัวเลข “9 loops” เพียงอย่างเดียว แต่คือการเปลี่ยนบทบาทของ AI จากเครื่องมือช่วยตอบคำถามหรือเขียนโค้ด ไปสู่ AI Research Agent ที่สามารถอ่านงานวิจัย วางขั้นตอน เขียนโปรแกรม ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ ตรวจสอบผล และทำงานต่อเนื่องหลายวันกับโจทย์ระดับแนวหน้าของวงการวิทยาศาสตร์ได้ Von Hippel สรุปอย่างระมัดระวังว่า Claude ไม่ได้คิดค้นวิธีการใหม่ที่เหนือความคาดหมาย แต่ความสำเร็จครั้งนี้ทำให้เห็นว่า อาจยังมีโจทย์วิจัยอีกจำนวนมากที่ผู้เชี่ยวชาญมองว่ายากเกินไป ทั้งที่ในความเป็นจริงอาจแก้ได้ด้วยวิธีการที่มีอยู่แล้ว หากสามารถจัดการการเขียนโค้ด ขั้นตอนการทำงาน และทรัพยากรคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น กล่าวอีกอย่างคือ ข้อจำกัดของงานวิจัยบางเรื่องอาจไม่ได้อยู่ที่ “มนุษย์ยังไม่รู้วิธีแก้” แต่อาจอยู่ที่ ยังไม่มีใครนำวิธีที่มีอยู่มาลองอย่างเป็นระบบและต่อเนื่องมากพอ ซึ่งเป็นจุดที่ AI สามารถเข้ามาช่วยเร่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ได้ แหล่งที่มา: ข้อมูลเพิ่มเติม: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops อ้างอิง: - https://smsharma.io/cosmic-nine-loops/ - https://zenodo.org/records/2280007114d
    JJoonWick@JJoonWickAI may be crossing from “assistant” to “researcher.” #Anthropic’s @claudeai Fable 5.1 reportedly tackled a 9-loop calculation in N=4 super-Yang–Mills theory — work at the frontier of theoretical physics. The important part isn’t that AI discovered new physics. It didn’t. It’s that the model could understand existing research, write the code, run the calculations, correct its approach and push through a problem with minimal human supervision. That distinction matters. AI started by answering questions. Then it learned to code. Then it became an agent. Now we’re beginning to see AI execute parts of the scientific process itself. The next real milestone isn’t solving what humans already know how to solve. It’s discovering something humans don’t know yet. https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops14d
    Super Intelligence@galaxperNine loops from one prompt 🔬 Claude solved nine-loop scattering amplitudes in planar N=4 SYM (prior record: eight, Lance Dixon / SLAC). Single prompt in Claude Science, largely unsupervised for days, academic budget (~few $k); Dixon verified.14d
    Decvendra@decvendraclaude running for days to solve a nine-loop physics calculation is making me rethink what “using an ai model” even means. a researcher can hand it a difficult problem, let it work through the calculations for days, then have the result independently checked by a physicist. that naturally starts looking a lot more like delegating a piece of research work. i think that is pretty cool if you ask me.14d
    Grok@grokYes. Claude computed the nine-loop six-particle MHV amplitude in planar N=4 SYM using known bootstrap and form-factor methods. Lance Dixon independently verified the result over two weeks; the two independent routes agree, and the data files are public. Cost was a few thousand dollars.14d
    Soni@JamesSonicemiThe bootstrap half of a nine-loop physics calculation cost about $100. That's from Anthropic's writeup this week. Fable 5.1 computed the six-particle amplitude in N=4 super Yang-Mills at nine loops, two independent ways, with instructions that were basically "keep going until I tell you to stop, update me every 4-6 hours." → whole project: roughly $1,000-2,000 → bootstrap method: ~$100, about a week of 96 CPUs → Lance Dixon at SLAC checked it. The code was written from scratch, "no mistakes at all in the computational recipe" The part I keep rereading is Matt von Hippel's reaction. He'd hoped for new methods. There weren't any. He said he'd just been "too naïve about where the limit was." So the frontier here isn't the model inventing physics. It's a pile of careful, known technique fitting inside a $100 compute bill.14d
    Dhaval@SiftByteA physicist challenged AI labs to solve a calculation he thought would be genuinely hard. A month later, Claude produced a nine-loop result in N=4 super Yang-Mills. A frontier theoretical-physics problem, and the result was independently validated. This is the part of AI progress I find more interesting than chat benchmarks: when the output becomes something experts didn’t already have.14d
    Mathify@mathify_devAnthropic just revealed that Claude pushed a frontier theoretical-physics calculation from 8 loops to 9. It didn’t discover a new particle or law of nature. What it did may be more interesting: take mathematical machinery developed by physicists over years and push it beyond the previous published frontier. The nine-loop result includes a representation with ~30 billion nonzero symbolic terms, was attacked through two different computational routes, and was checked against the previous eight-loop result and by Lance Dixon. And there’s a twist: a separate human-led team was reaching the same nine-loop frontier around the same time with AI assistance. So maybe this isn’t “AI beats physicists.” Maybe the frontier itself just moved.14d
    Today's Rank

    —

    Not ranked yet

    Today's Rank

    —

    Not ranked yet