โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

Schwartz ปล่อย BootLoops 1.0, แพลตฟอร์ม LLM แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับวิทยาศาสตร์

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Anthropic เมื่อ 1 ตุลาคม 2026 ได้เผยแพร่ วิทยาศาสตร์รูปแบบ Claude, เป็นบทความรับเชิญโดยนักฟิสิกส์ทฤษฎี Matthew Schwartz ที่อธิบาย BootLoops, ชุดเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่เขาสร้างร่วมกับ Claude เพื่อการคำนวณที่แม่นยำในวิทยาศาสตร์เชิงปริมาณ. BootLoops 1.0 ถูกปล่อยสู่สาธารณะในวันเดียวกันภายใต้สัญญาอนุญาต MIT.

จากแอมพลิจูดการกระเจิงสู่แพลตฟอร์มทั่วไป

Schwartz เขียนว่าเขาเริ่มโครงการเมื่อ Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5 ในช่วงฤดูร้อน 2026, หลังจากการทดลองก่อนหน้า ซึ่งอธิบายไว้ในโพสต์ของเขาที่ Anthropic ชื่อ Vibe Physics, ที่เขาใช้ Claude Opus 4.5 เป็นผู้ช่วยนักวิจัยในเดือนธันวาคม 2025. งานแรกที่มอบให้โมเดลใหม่คือการพอร์ตและรวมวิธีการจากบทความเกี่ยวกับแอมพลิจูดการกระเจิงของเขาและวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องเข้าในกรอบเดียวที่สร้างบน S-matrix bootstrap และ semi-numerical bootstrap, ซึ่งเป็นวิธีการเสริมกันที่กำหนดค่าแอมพลิจูดโดยใช้ข้อจำกัดทางฟิสิกส์และการประเมินเชิงตัวเลขความแม่นยำสูงจนได้คำตอบที่เป็นเอกลักษณ์หนึ่งเดียว.

ในฟิสิกส์อนุภาค, แอมพลิจูดการกระเจิงให้การเชื่อมโยงเชิงทฤษฎีระหว่างเศษซากการชนที่ Large Hadron Collider กับอนุภาคมที่การชนสร้างขึ้น, และ Schwartz เขียนว่าอินทิกรัลฟีมานแนวหน้าหนึ่งเดียวอาจใช้เวลาหลายปีสำหรับกลุ่มวิจัยหนึ่งกลุ่ม. เขารายงานว่า Claude สามารถทำซ้ำผลลัพธ์ของหนึ่งในบทความของเขาได้ประมาณ 20 นาที, เทียบกับหลายสัปดาห์ที่เขาใช้เขียนโค้ดของตนเอง, และยังระบุอัลกอริทึมที่ดีกว่าที่เขาไม่เคยรู้. เมื่อเขาขอให้โมเดลย้ายจากลอการิทึม, ครอบครัวฟังก์ชันที่ง่ายที่สุดในคำนวณเหล่านี้, ไปสู่คลาสฟังก์ชันเอลลิปติกที่ซับซ้อนกว่า, เขารายงานว่าโมเดลได้ขยายเครื่องมือที่พอร์ตและเขียนซอฟต์แวร์ใหม่ส่วนใหญ่ด้วยตนเอง. Schwartz รายงานว่าเครื่องมือนี้สุดท้ายคำนวณอินทิกรัลทั้งหมด 30 รายการจากต้นจนจบ: 15 รายการที่ทำซ้ำผลลัพธ์ที่ทราบโดยวิธีใหม่และ 15 รายการ, รวมถึงอินทิกรัลฟีมานเอลลิปติก, ที่ไม่เคยถูกคำนวณมาก่อน. เขาเรียปัญหาที่สอดคล้องกับจุดแข็งของโมเดลปัจจุบันว่า \”Claude-shaped\”, และชื่อของเครื่องมือนี้อ้างอิงถึงที่มาของมันในการคำนวณ bootstrap ของแอมพลิจูดการกระเจิง.

ผลลัพธ์ข้ามสาขานิเวศวิทยา, พันธุศาสตร์, เศรษฐศาสตร์, และภาษาศาสตร์

ในสาขานิเวศวิทยา, Schwartz รายงานว่า Claude จดจำสมการปี 2005 ของนักนิเวศวิทยา Rampal Etienne, ซึ่งให้ทฤษฎีความหลากหลายชีวภาพแบบเป็นกลางของ Stephen Hubbell รูปแบบที่ทดสอบได้อย่างแม่นยำ, และแก้สมการนั้นหลังจาก 20 ปีที่ไม่มีวิธีแก้ที่ขนาดใหญ่. เมื่อนำไปใช้กับข้อมูลสำรวจป่า, เขารายงานว่าการคำนวณแสดงให้เห็นส่วนผสมของชนิดต้นไม้บน Barro Colorado Island ในคลอง Panama Canal เปลี่ยนแปลงเร็วกว่าแนวคิดเป็นกลางถึง 4.5 เท่า. กับศาสตราจารย์ชีววิทยาพืช James O’Dwyer, Schwartz จากนั้นสร้างโมเดลพยากรณ์ขั้นต่ำของประวัติชีวิตของชนิดพันธุ์ที่เขาเขียนว่าตรงกับข้อมูลอย่างใกล้ชิด; คู่นี้กำลังขยายโมเดลจากปานามาไปยังแปลงป่าอื่น ๆ ทั่วโลกโดยใช้ชุดข้อมูลที่ Claude ช่วยคัดเลือก.

ในพันธุศาสตร์ประชากร, เขารายงานว่าเครื่องมือนี้ได้แก้สมการเชิงปริพันธ์ที่มีอายุ 30 ปีสำหรับวิธีที่การคัดเลือกตามธรรมชาติทำงานบนการกลายพันธุ์หายาก, จากนั้นนำผลลัพธ์ไปใช้กับ gnomAD, ซึ่ง Schwartz ระบุว่าเป็นแคตาล็อกสาธารณะที่ใหญ่ที่สุดของความแปรผันทางพันธุกรรมมนุษย์; ไซต์โครงการ อธิบายการฟิตกับประมาณ 730,000 เอกซโอมมนุษย์, 1.46 ล้านสำเนาจีโนม. กับเพื่อนร่วมงาน Michael Desai, Schwartz รายงานว่าการวิเคราะห์การกลายพันธุ์ที่อยู่ใกล้กัน 5.7 พันล้านคู่ในจีโนมจากโครงการ 1000 Genomes Project พบหลักฐานของการแปลงยีน, กลไกที่เขาเน้นว่าการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ที่ใช้ความแปรผันพันธุกรรมที่เชื่อมโยงมักมองข้าม.

ความร่วมมือด้านเศรษฐศาสตร์กับ Isaiah Andrews และ Jesse M. Shapiro กลายเป็น NBER Working Paper 35782, ที่ออกในเดือนกันยายน 2026. เอกสารรายงานว่าจาก 4,452 แพคเกจการทำซ้ำที่เผยแพร่จากห้าวารสารเศรษฐศาสตร์, กระบวนการทำงาน LLM แบบโอเพ่นซอร์สของผู้เขียนได้ระบุความไม่สอดคล้องใน 3,460 บทความหรือภาคผนวก, ลดระยะเวลาการคำนวณลงมากกว่าปัจจัย 10 เท่าในขณะที่รักษาหรือปรับปรุงความแม่นยำใน 496 บทความ, และพัฒนาการต่อขยายใหม่ที่สอดคล้องกับเป้าหมายและสมมติฐานของแต่ละบทความใน 923 บทความ. Schwartz เขียนว่ากระบวนการทำงานได้พอร์ตแพคเกจจาก MATLAB, Stata, และเครื่องมือเชิงพาณิชย์อื่น ๆ ไปเป็นโค้ดโอเพ่นซอร์ส, ประมาณ 30,000 รูทีน, และตรวจสอบเกือบทุกตัวเลขที่สามารถตรวจสอบได้กับตารางที่ตีพิมพ์.

ในภาษาศาสตร์, Schwartz รายงานว่าโดยการทำงานร่วมกับนักภาษาศาสตร์สามคน ทีมได้สร้าง AccStack, ฐานข้อมูลการเน้นคำที่ครอบคลุม 6,072 ภาษา พร้อมบรรณานุกรมของงานด้านโฟนโลยีจำนวน 160,000 งาน. รายการการร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญเพิ่มเติมของเขาประกอบด้วยโมเดลเชิงปริมาณของการดำเนินการของ Great Oxidation Event ผ่านสี่ช่วงหิมะ, สร้างร่วมกับนักธาตุวิทยา David Johnston; การศึกษาเชิงประชากรของวงจรชีวิตของดวงจันทร์สุริยะที่ขยายไปยังดาวฤกษ์, ร่วมกับนักดาราศาสตร์ Cecilia Garraffo; การคำนวณหลักฐานเบย์เซียนแบบแม่นยำและตรวจสอบได้สำหรับต้นไม้วิวัฒนาการ, ร่วมกับนักชีววิทยาวิวัฒนาการ Scott Edwards และ Paul Lewis; วิธีแก้ปัญหาแบบแม่นยำของ Watson’s \”final problem\”, ความน่าจะเป็นการกลับมาของการเดินสุ่มสามมิติและเป็นอินทิกรัลลาติสสุดท้ายที่ George Watson เริ่มในปี 1939; และชุดเครื่องมือคอสมอโลยีสำหรับการฟิตพารามิเตอร์คอสมอโลยีกับข้อมูลโครงสร้างขนาดใหญ่, รวมถึงสเปกตรัมพลังงานสองลูปเต็มรูปแบบและไตรสเปกตรัมหนึ่งลูป.

กระบวนการทำงาน, ขนาด, และโหมดความล้มเหลว

Schwartz รายงานว่าความพยายามนี้ผลิตบทความวิจัย 36 ฉบับใน 18 สาขาพร้อมผู้ร่วมเขียน 19 คนในช่วงสามเดือน โดยคัดเลือกจากปัญหาประมาณ 400 รายการ; เว็บไซต์โครงการระบุว่าแอปพลิเคชัน BootLoops 1.0 ครอบคลุมสองสิบสองสาขา การตั้งค่าที่เขาอธิบายทำงานโดยรัน Claude Code เซสชัน ในเทอร์มินัลบนเครื่องเสมือน Google Cloud ที่เชื่อมต่อกับที่เก็บข้อมูล GitHub และ Overleaf พร้อมเซสชันหลักที่ประสานงานเซสชันของโครงการ จัดสรรการประมวลผล และตรวจสอบผลลัพธ์ ในขณะที่ซับเอเจนต์เบื้องหลังเก็บผลลัพธ์ระหว่างขั้นตอนในไฟล์ markdown เขียนว่า ตัวจำแนกความปลอดภัยของ Fable 5 ถูกเรียกใช้อย่างสม่ำเสมอระหว่างการทำงาน และการจัดเรียงนี้จำกัดแต่ละบล็อกให้ทำงานโดยเอเจนต์เดียว ไม่ให้ทำลายเซสชันทั้งหมด

เขาได้บันทึกโหมดความล้มเหลวที่เกิดซ้ำ: โมเดลประกาศชนะก่อนเวลา, ให้การประมาณเวลาที่ยาวเกินไปหรือสั้นเกินไป, เริ่มคำนวณหลายวันโดยที่การสร้างเครื่องมือใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที, และสูญเสียบริบทเมื่อเซสชันยาวถูกบีบอัด การบรรเทาที่เขาเสนอรวมถึงการเข้ารหัสทักษะโปรโตคอลในฮาร์เนส, การยืนยันว่าตัวเองได้ดูกราฟแล้ว, และการตรวจสอบผลลัพธ์อีกครั้งในฐานะผู้ตัดสินฝ่ายตรงข้าม; คำสั่งที่เขาให้โมเดลซ้ำคือ “คิดอย่างฉลาด ไม่ใช่ทำงานหนัก”

เงื่อนไขการปล่อย, การระดมทุน, และความเป็นเจ้าของ

The BootLoops repository มีการคอมมิตเดียวในวันที่ 1 ตุลาคม 2569 สำหรับ BootLoops 1.0 ซึ่งเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต MIT พร้อมกับข้อความและรูปภาพภายใต้ CC BY 4.0. รีโพสิตอรีบอกว่าโค้ดถูกสร้างโดย Matthew D. Schwartz และเขียนโดย Claude ภายใต้การดูแลของเขา โดยลิขสิทธิ์เป็นของ Anthropic PBC และการปล่อยนี้ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการสนับสนุนอย่างเป็นทางการจาก Anthropic และได้รับการดูแลโดย Schwartz. รีโพสิตอรีมีแพ็กเกจเครื่องมือจำนวน 49 รายการ โดยโครงการถูกเผยแพร่เป็นรีโพสิตอรี 6 แยกกัน; โค้ดเป็น Python 3.12 พร้อมส่วนประกอบ Julia บางส่วนและได้รับการตรวจสอบบน Linux x8664 และในคอนเทนเนอร์ Debian บน x8664 และ arm64 ในขณะที่ macOS ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของการทดสอบการปล่อย. รีโพสิตอรีอธิบายเครื่องมือเป็นอุปกรณ์การวิจัยและระบุว่าพวกมันไม่เหมาะสมหรือไม่เหมาะกับการตัดสินใจด้านคลินิก, การประเมินความเสี่ยง, การชำระเงิน, กฎระเบียบ, หรือความปลอดภัยสาธารณะ.

บนเว็บไซต์โครงการ, Schwartz อธิบายว่า BootLoops เป็นฮาร์เนสที่ทำงานอิสระจากโมเดลที่ขับเคลื่อนมัน, สามารถใช้ร่วมกับ Claude, Gemini หรือ ChatGPT, และระบุมาตรฐานการยอมรับ: แผนภาพจะถือว่าถูกแก้ไขเมื่อรูปร่างการทำงานเต็มที่และสคริปต์ Python สามารถประเมินได้ด้วยความแม่นยำใด ๆ บนแล็ปท็อป เว็บไซต์ระบุว่า Anthropic ให้ทุนโครงการในขณะที่ BootLoops เป็นของและดูแลโดย Schwartz. โพสต์ของ Anthropic เปิดเผยว่า Schwartz ทำงานเป็นนักวิจัยเยือนที่ Anthropic ระหว่างโครงการ, และเอกสารของ NBER แยกต่างหากระบุว่าเขาทำงานเป็นผู้รับเหมาให้ Anthropic ในการศึกษานั้นและ Anthropic ไม่รับรองผลลัพธ์ของมัน.

Jonas Reeve เป็นนักวิเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่ Unite.AI, มุ่งเน้นที่ AI เชิงสังเคราะห์, ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI), และพื้นฐานเชิงทฤษฎีของปัญญาเครื่องจักร งานของเขาศึกษาว่าการเรียนรู้, การให้เหตุผล, ความจำ, และการสรุปเชิงนามธรรมเกิดขึ้นอย่างไรในระบบชีวภาพและระบบเทียม, เชื่อมโยงสถาปัตยกรรม AI สมัยใหม่กับคำถามที่ยาวนานในวิทยาศาสตร์การรับรู้และปรัชญาจิตใจ.

ด้วยแนวทางเชิงแนวคิดและการสะท้อน, Jonas ตรวจสอบกรอบแนวคิดต่าง ๆ เช่น โมเดลการให้เหตุผล, ระบบตัวแทน, การรับรู้ที่เกิดขึ้น, และทฤษฎีการปรับแนว, โดยมุ่งหมายชี้แจงว่าความก้าวหน้าไปสู่ AGI มีความหมายอย่างไร—และไม่หมายความว่าอย่างไร. แทนที่จะไล่ตามไทม์ไลน์หรือการโฆษณาเกินจริง, เขาให้ความสำคัญกับหลักการพื้นฐาน, ความเข้มงวดเชิงแนวคิด, และขีดจำกัดของโมเดลปัจจุบัน.

บทความที่เขียนโดย Jonas Reeve ถูกสร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำ, ความชัดเจน, และการอภิปรายอย่างรับผิดชอบเกี่ยวกับแนวคิด AI ขั้นสูง.