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AI写论文两周干完博士一年工作!冲击顶刊
AI写论文两周干完博士一年工作!冲击顶刊AI写论文两周干完博士一年工作!冲击顶刊
AI的解法见链接https://www-cdn.anthropic.com/c993ead637f1a102fe1f5346e89f59e82c579b37.pdf
为什么要给AI这个课题？原因很简单，Schwartz自己很理解这个问题，作为量子场论的权威，他写过这个领域的教科书。
他知道坑在哪，也知道标准答案是什么样。“如果连这种我已知答案、能逐行检查的题目AI都做不了，那更别说那些需要创造力的前沿问题了。”
可以说，这就像一场“带教实验”——教授想知道：AI到底是真懂，还是在装模作样？
两周，110版草稿，3600万Token
实验开始，教授建立了一套严苛的规则——禁止套娃。
过程中，只能通过文本给Claude指令；不直接编辑任何文件；不粘贴自己的计算结果；完全让Claude自己跑代码、改bug、做图、写文章。
接下来，实验开始了。
整个实验的过程，简直就是一场算力的豪赌。
短短两周内，Claude 4.5生成了110个独立版本的草稿，消耗了3600万个Token（相当于读了上百部《红楼梦》），跑了40多小时的本地CPU模拟计算！
三天，Claude就写出20页论文了
具体来说，教授让Claude按以下步骤，干了三件事。
第一件，就是定计划。
他让Claude、GPT和Gemini各自出一个研究方案，然后把三个方案合并、优化，最终拆分成7个阶段、102个任务。
第二，是搭结构。
他用Claude Code建立了一个树状目录，不是塞给AI一个几百页的对话上下文，而是让它自己维护一堆markdown文件，每个阶段一个汇总，每个任务一个详情。
每个任务都有明确目标：比如“任务1.1：回顾BSZ论文”“任务1.2：回顾Catani-Webber论文”。
Claude需要什么就去查什么，而不是死记硬背。
第三，就是逐级推进。
在这个步骤里，Claude需要一个阶段一个阶段地推进下列任务：运动学、NLO结构、SCET分解、异常维度、求和、匹配、文档。每个阶段大约15-35分钟，整个核心计算只用了2.5小时。
在初稿中，Claude进行了模拟（直方图）和分析计算（实线）， 发现两者高度吻合。
结果，到了第三天，Claude已经完成了65个任务，写出了第一篇20页的LaTeX论文草稿，有公式，有图表，还有参考文献。
论文草稿地址：https://www-cdn.anthropic.com/f6381ceefdfb6ead62ae185c4bd4b555c8a584fc.pdf
最让人类头秃的工作，AI都干了
最神奇的地方，就在于AI的自我管理能力了。
教授发现，现在的AI竟然已经神奇地学会了“分而治之”。
比如在第二阶段，Claude会自己制定一个包含102个子任务的“作战计划”，横跨运动学、因式分解、数值模拟等七大阶段。
在教授眼里，Claude已经不再是一个简单的对话框，而是一个“首席研究员”！
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为什么要给AI这个课题？原因很简单，Schwartz自己很理解这个问题，作为量子场论的权威，他写过这个领域的教科书。
他知道坑在哪，也知道标准答案是什么样。“如果连这种我已知答案、能逐行检查的题目AI都做不了，那更别说那些需要创造力的前沿问题了。”
可以说，这就像一场“带教实验”——教授想知道：AI到底是真懂，还是在装模作样？
两周，110版草稿，3600万Token
实验开始，教授建立了一套严苛的规则——禁止套娃。
过程中，只能通过文本给Claude指令；不直接编辑任何文件；不粘贴自己的计算结果；完全让Claude自己跑代码、改bug、做图、写文章。
接下来，实验开始了。
整个实验的过程，简直就是一场算力的豪赌。
短短两周内，Claude 4.5生成了110个独立版本的草稿，消耗了3600万个Token（相当于读了上百部《红楼梦》），跑了40多小时的本地CPU模拟计算！
三天，Claude就写出20页论文了
具体来说，教授让Claude按以下步骤，干了三件事。
第一件，就是定计划。
他让Claude、GPT和Gemini各自出一个研究方案，然后把三个方案合并、优化，最终拆分成7个阶段、102个任务。
第二，是搭结构。
他用Claude Code建立了一个树状目录，不是塞给AI一个几百页的对话上下文，而是让它自己维护一堆markdown文件，每个阶段一个汇总，每个任务一个详情。
每个任务都有明确目标：比如“任务1.1：回顾BSZ论文”“任务1.2：回顾Catani-Webber论文”。
Claude需要什么就去查什么，而不是死记硬背。
第三，就是逐级推进。
在这个步骤里，Claude需要一个阶段一个阶段地推进下列任务：运动学、NLO结构、SCET分解、异常维度、求和、匹配、文档。每个阶段大约15-35分钟，整个核心计算只用了2.5小时。
在初稿中，Claude进行了模拟（直方图）和分析计算（实线）， 发现两者高度吻合。
结果，到了第三天，Claude已经完成了65个任务，写出了第一篇20页的LaTeX论文草稿，有公式，有图表，还有参考文献。
论文草稿地址：https://www-cdn.anthropic.com/f6381ceefdfb6ead62ae185c4bd4b555c8a584fc.pdf
最让人类头秃的工作，AI都干了
最神奇的地方，就在于AI的自我管理能力了。
教授发现，现在的AI竟然已经神奇地学会了“分而治之”。
比如在第二阶段，Claude会自己制定一个包含102个子任务的“作战计划”，横跨运动学、因式分解、数值模拟等七大阶段。
在教授眼里，Claude已经不再是一个简单的对话框，而是一个“首席研究员”！
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