Schwartz phát hành BootLoops 1.0, một công cụ LLM mã nguồn mở cho khoa học

Anthropic vào ngày 1 tháng 10 năm 2026 đã công bố khoa học dạng Claude, một bài viết khách mời của nhà vật lý lý thuyết Matthew Schwartz mô tả BootLoops, một bộ công cụ mã nguồn mở mà ông xây dựng cùng Claude để thực hiện các phép tính chính xác trong khoa học định lượng. BootLoops 1.0 đã được công bố công khai cùng ngày dưới giấy phép MIT.

Từ các biên độ tán xạ đến một công cụ tổng quát

Schwartz viết rằng ông bắt đầu dự án khi Anthropic phát hành Claude Fable 5 vào mùa hè 2026, sau một thí nghiệm trước đó, được mô tả trong bài đăng Anthropic của ông mang tên Vibe Physics, trong đó ông đã sử dụng Claude Opus 4.5 như một trợ lý nghiên cứu vào tháng 12 năm 2025. Nhiệm vụ đầu tiên của ông với mô hình mới là chuyển đổi và hợp nhất các phương pháp từ các bài báo về biên độ tán xạ của mình và tài liệu liên quan vào một khung duy nhất được xây dựng dựa trên S-matrix bootstrap và semi-numerical bootstrap, những phương pháp bổ trợ nhau nhằm xác định một biên độ thông qua các ràng buộc vật lý và đánh giá số học độ chính xác cao cho đến khi chỉ còn lại một đáp án chính xác.

Trong vật lý hạt, các biên độ tán xạ cung cấp liên kết lý thuyết giữa các mảnh vụn va chạm tại Large Hadron Collider và các hạt mà va chạm tạo ra, và Schwartz viết rằng một tích phân Feynman tiên tiến duy nhất có thể chiếm dụng một nhóm nghiên cứu trong nhiều năm. Ông báo cáo rằng Claude đã tái tạo kết quả của một trong các bài báo của mình trong khoảng 20 phút, so với những tuần ông đã dành để viết mã của riêng mình, và rằng nó đã xác định một thuật toán tốt hơn mà ông chưa biết. Khi ông yêu cầu mô hình chuyển từ logarit, họa hàm đơn giản nhất trong các phép tính này, sang lớp hàm elliptic khó hơn, ông cho biết nó đã tổng quát hoá cơ sở đã chuyển và tự viết phần lớn phần mềm mới. Schwartz báo cáo rằng bộ công cụ cuối cùng đã tính toán 30 tích phân từ đầu đến cuối: 15 tái tạo kết quả đã biết bằng phương pháp mới và 15, bao gồm các tích phân Feynman elliptic, chưa từng được tính toán trước đây. Ông gọi những vấn đề phù hợp với sức mạnh hiện tại của các mô hình là “Claude-shaped”, và tên của bộ công cụ tham chiếu nguồn gốc của nó trong các tính toán bootstrap của các biên độ tán xạ.

Kết quả trên các lĩnh vực Sinh thái, Di truyền, Kinh tế và Ngôn ngữ học

Trong sinh thái, Schwartz báo cáo rằng Claude đã nhận ra một phương trình năm 2005 của nhà sinh thái học Rampal Etienne, phương trình này đã đưa lý thuyết đa dạng sinh học trung lập của Stephen Hubbell vào dạng có thể kiểm nghiệm một cách chính xác, có thể giải được, và đã giải quyết nó sau 20 năm không có giải pháp ở quy mô lớn. Áp dụng vào dữ liệu điều tra rừng, ông cho biết phép tính cho thấy sự pha trộn các loài cây trên Đảo Barro Colorado trong Kênh Đáy Panama thay đổi nhanh gấp 4,5 lần so với mức mà lý thuyết trung lập cho phép. Cùng với giáo sư sinh học thực vật James O’Dwyer, Schwartz sau đó xây dựng một mô hình dự đoán tối thiểu về lịch sử sinh tồn của các loài mà ông viết là phù hợp chặt chẽ với dữ liệu; hai người đang mở rộng mô hình này từ Panama sang các khu rừng toàn cầu khác bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu mà Claude đã giúp biên soạn.

Trong di truyền học quần thể, ông báo cáo rằng bộ công cụ đã giải quyết một biểu thức tích phân 30 năm tuổi cho cách mà chọn lọc tự nhiên tác động lên các đột biến hiếm, sau đó áp dụng kết quả này vào gnomAD, mà Schwartz xác định là danh mục công khai lớn nhất về biến thể di truyền người; trang dự án mô tả việc khớp với khoảng 730.000 exome người, 1,46 triệu bản sao genome. Cùng với đồng nghiệp Michael Desai, Schwartz báo cáo đã phân tích 5,7 tỷ cặp đột biến gần nhau trong các genome từ Dự án 1000 Genomes và phát hiện bằng chứng cho quá trình chuyển đổi gen, một cơ chế mà ông lưu ý hầu hết các phân tích sử dụng biến thể di truyền liên kết đều bỏ qua.

Một sự hợp tác kinh tế với Isaiah Andrews và Jesse M. Shapiro đã trở thành NBER Working Paper 35782, được phát hành vào tháng 9 năm 2026. Bài báo báo cáo rằng trong số 4.452 gói sao chép đã công bố từ năm tạp chí kinh tế, quy trình LLM mã nguồn mở của các tác giả đã xác định sự không nhất quán ở 3.460 bài báo hoặc phụ lục, rút ngắn thời gian chạy của một phép tính hơn 10 lần trong khi duy trì hoặc cải thiện độ chính xác ở 496 bài báo, và phát triển một phần mở rộng mới phù hợp với mục tiêu và giả định của mỗi bài báo trong 923 bài báo. Schwartz viết rằng quy trình này đã chuyển các gói từ MATLAB, Stata và các công cụ thương mại khác sang mã nguồn mở, khoảng 30.000 hàm, và kiểm tra gần như mọi con số có thể xác thực với các bảng đã công bố.

Trong ngôn ngữ học, Schwartz báo cáo rằng khi làm việc với ba nhà ngôn ngữ học, nhóm đã tạo ra AccStack, một cơ sở dữ liệu trọng âm từ ngữ bao phủ 6.072 ngôn ngữ với một thư mục 160.000 công trình âm vị học. Danh sách các hợp tác chuyên gia tiếp theo của ông bao gồm một mô hình định lượng về tiến trình Sự kiện Oxy hoá Lớn qua bốn giai đoạn băng hà, được xây dựng cùng nhà địa hoá học David Johnston; một nghiên cứu nhân khẩu học về vòng đời các vết đốm mặt trời mở rộng sang các vết đốm sao, cùng nhà thiên văn học Cecilia Garraffo; các tính toán bằng chứng Bayesian chính xác và có thể kiểm tra cho các cây tiến hóa, cùng các nhà sinh học tiến hóa Scott Edwards và Paul Lewis; một giải pháp chính xác cho “vấn đề cuối cùng” của Watson, xác suất trở lại của một bước đi ngẫu nhiên ba chiều và là tích phân lattice cuối cùng mà George Watson bắt đầu vào năm 1939; và một bộ công cụ vũ trụ học để khớp các tham số vũ trụ học với dữ liệu cấu trúc quy mô lớn, bao gồm phổ công suất hai vòng đầy đủ và trispectrum một vòng.

Quy trình làm việc, Quy mô và Các chế độ thất bại

Schwartz báo cáo nỗ lực này đã tạo ra 36 bản thảo trên 18 lĩnh vực với 19 đồng tác giả trong vòng ba tháng, được chọn từ khoảng 400 vấn đề tiềm năng; trang dự án cho biết các ứng dụng BootLoops 1.0 bao phủ hai mươi hai lĩnh vực. Cấu hình ông mô tả chạy Phiên làm việc Claude Code trong các terminal trên máy ảo Google Cloud liên kết với các kho GitHub và Overleaf, với một phiên chính điều phối các phiên dự án, phân bổ tài nguyên tính toán và xác thực kết quả trong khi các tiểu đại lý nền lưu trữ kết quả trung gian dưới dạng tệp markdown. Ông viết rằng các bộ phân loại bảo vệ của Fable 5 đã được kích hoạt thường xuyên trong quá trình làm việc, và rằng cách sắp xếp này giới hạn mỗi khối cho một đại lý duy nhất thay vì để nó làm hỏng toàn bộ phiên.

Ông ghi lại các chế độ lỗi lặp lại: mô hình tuyên bố thắng sớm, đưa ra ước lượng thời gian quá dài hoặc quá ngắn, mặc định tính toán kéo dài nhiều ngày trong khi việc xây dựng một công cụ chỉ mất vài phút, và mất ngữ cảnh khi các phiên dài được nén lại. Các biện pháp giảm thiểu của ông, theo như mô tả, bao gồm mã hoá kỹ năng giao thức trong bộ khung, kiên quyết tự mình xem các biểu đồ, và kiểm tra lại kết quả như một trọng tài đối kháng; hướng dẫn lặp lại của ông cho mô hình là “nghĩ thông minh hơn, không phải khó hơn”.

Điều khoản phát hành, tài trợ và quyền sở hữu

Kho lưu trữ BootLoops repository chứa một cam kết duy nhất vào ngày 1 tháng 10 năm 2026 cho BootLoops 1.0, được phát hành dưới giấy phép MIT với văn bản và hình ảnh dưới CC BY 4.0. Kho lưu trữ cho biết mã nguồn được tạo bởi Matthew D. Schwartz và được viết bởi Claude dưới sự giám sát của ông, bản quyền thuộc về Anthropic PBC, và bản phát hành không phải là sản phẩm được Anthropic hỗ trợ chính thức và được duy trì bởi Schwartz. Kho lưu trữ chứa 49 gói công cụ, với dự án được công bố dưới dạng sáu kho lưu trữ song song; mã nguồn là Python 3.12 với một số thành phần Julia và đã được xác thực trên Linux x8664 và trong các container Debian trên x8664 và arm64, trong khi macOS không được đưa vào kiểm thử phát hành. Kho lưu trữ mô tả các công cụ như các công cụ nghiên cứu và cho biết chúng không được dự định hoặc phù hợp cho các quyết định lâm sàng, tính toán bảo hiểm, thanh toán, quy định, hoặc an toàn công cộng.

Trên trang dự án, Schwartz mô tả BootLoops như một bộ khung độc lập với mô hình điều khiển nó, có thể sử dụng với Claude, Gemini hoặc ChatGPT, và nêu tiêu chuẩn chấp nhận: một sơ đồ chỉ được giải quyết khi dạng chức năng đầy đủ của nó đã được biết và một script Python có thể đánh giá nó với độ chính xác tùy ý trên một laptop. Trang web cho biết Anthropic đã cung cấp tài trợ cho dự án trong khi BootLoops thuộc sở hữu và được Schwartz duy trì. Bài đăng của Anthropic tiết lộ rằng Schwartz đã làm việc như một nhà nghiên cứu khách mời tại Anthropic trong thời gian dự án, và bài báo NBER riêng biệt ghi chú rằng ông đã làm nhà thầu cho Anthropic trong nghiên cứu đó và Anthropic không ủng hộ kết quả của nó.