GPT-5.2 在理论物理学中推导出一个新结果

# GPT-5.2 在理论物理学中取得新成果 来源：https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics/ 我们发布了一篇新的预印本，表明许多物理学家原本认为不会发生的一种粒子相互作用，实际上在特定条件下可以出现。这项研究聚焦于胶子——传递强核力的粒子。该预印本（在新窗口中打开）(https://arxiv.org/abs/2602.12176) 已在 arXiv 上发布，并正在投稿发表。在此期间，我们欢迎来自社区的反馈。 该预印本标题为《*Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero*》，作者为 Alfredo Guevara（高等研究院）、Alex Lupsasca（范德比尔特大学和 OpenAI）、David Skinner（剑桥大学）和 Andrew Strominger（哈佛大学），以及代表 OpenAI 的 Kevin Weil（OpenAI）。 该预印本研究了粒子物理学中的一个核心概念——散射振幅。散射振幅是物理学家用来计算粒子以特定方式相互作用的概率的量。对于胶子（传递强核力的粒子）而言，许多振幅在“树图级别”（即只保留不包含量子圈的最简单图的计算）下呈现出意想不到的简单形式。这些简化屡次揭示了量子场论中更深层的结构，而量子场论是统一狭义相对论与量子力学的物理学描述框架。 然而，有一种情况通常被视为不存在（振幅为零）。当一个胶子具有负螺旋度（即无质量粒子可能具有的两种自旋取向之一）而其余 n−1 个胶子具有正螺旋度时，标准教材的论证表明相应的树图振幅必然为零。因此，这种构型在很大程度上被搁置了。 该预印本表明，这个结论过于绝对。标准论证假设了通用的粒子动量，即方向和能量没有特殊对齐。我们识别出一个特定且精确定义的动量空间切片，在此切片上该推理不再适用，称为半共线区域。这里的半共线意味着胶子动量遵循一种非典型但数学上定义明确且自洽的特殊对齐条件。在这个切片上，振幅不再为零，并且我们在一个特殊的运动学区域内对其进行了计算。这一结果为许多新问题打开了大门，这些问题将成为后续研究的主题。重要的扩展包括计算引力子（传递引力的粒子）的类似振幅。 这项工作的一个核心方面涉及方法论。最终公式（预印本中的式 (39)）首先由 GPT‐5.2 Pro 猜想得出。人类作者手动计算了整数 n 从 1 到 6 的振幅，得到了非常复杂的表达式（如式 (29)-(32) 所示），这些表达式对应“费曼图展开”，其复杂性随 n 超指数增长。GPT‐5.2 Pro 极大地简化了这些表达式，提供了式 (35)-(38) 中更简单的形式。基于这些基本情形，它能够识别出模式并提出一个对所有 n 都成立的公式。 随后，一个内部受监督的 GPT‐5.2 版本用了大约 12 小时对问题进行推理，得出了相同的公式并生成了其有效性的正式证明。该方程随后通过解析验证，能够满足 Berends-Giele 递推关系，这是一种从较小构建块构建多粒子树图振幅的标准逐步方法。它还通过了软定理的检验，该定理约束了当粒子变软时振幅的行为。 在 GPT‐5.2 的帮助下，这些振幅已从胶子扩展至引力子，其他推广也在进行中。这些 AI 辅助的结果以及其他许多成果将在别处报告。 “这些高度简并散射过程的物理学，自从大约十五年前我第一次遇到它们以来就一直让我好奇，所以看到这篇论文中极其简单的表达式，令人兴奋。 在物理学的这一领域，经常出现这样的情况：用教科书方法计算出的某些物理可观测量的表达式看起来极其复杂，但结果却非常简单。这很重要，因为简单的公式常常引领我们踏上发现和理解深层新结构的旅程，打开新的思想世界，其中诸如起点处的简单性变得显而易见。 对我来说，‘找到一个简单公式’一直都很棘手，而且我长期以来一直觉得这可能是可以通过计算机自动实现的。似乎在许多领域我们开始看到这种情况发生；这篇论文中的例子尤其适合利用现代人工智能工具的能力。我期待看到这一趋势继续发展，在不久的将来出现一个通用的‘简单公式模式识别’工具。” ——Nima Arkani-Hamed，高等研究院物理学教授，专攻理论高能物理学 “我已经在思考这篇预印本对我研究团队某些方面的影响。这显然是推进理论物理学前沿的期刊级别研究，其新颖性将激发未来的发展和后续发表。这篇预印本让人一窥 AI 辅助科学的未来，物理学家与 AI 携手合作，生成并验证新的见解。毫无疑问，物理学家与大型语言模型之间的对话能够产生根本性的新知识。通过将 GPT‐5.2 与人类领域专家结合，这篇论文为验证大型语言模型驱动的见解提供了模板，并满足了我们对严谨科学探究的期望。” ——Nathaniel Craig，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）物理学教授，专攻高能物理学、粒子现象学和宇宙学