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This paper proposes a unified path-integral framework for generative modeling, showing that flow-based, diffusion-based, variational, and adversarial models arise from different evaluation principles of a single master action. It derives a one-loop correction that reduces tree-level error dramatically and introduces a response-weighted score-matching objective.
作者分享了对Stephen Wolfram《A New Kind of Science》的思考，认为连续微积分只是算力匮乏时代对离散宇宙的工程妥协，并讨论了计算不可约性对传统预测范式的挑战。
三位挪威物理学家从理论上研究了当一面镜子在单个光子反射过程中突然被撤走时会发生什么，结果发现由于事件的非线性，光子可以分裂成多个光子。
顶尖理论物理学家 Yuji Tachikawa 报告称，Claude Fable 解决了一个困扰他和合作者六个月的研究问题。
François Englert，这位共同发现希格斯机制的比利时理论物理学家，于93岁逝世。他与Robert Brout和Peter Higgs的工作共同促成了2012年希格斯玻色子的发现以及2013年诺贝尔物理学奖。
物理学家发现了一种名为“魔法”的量子属性，它可能解释物质如何让时空弯曲，从而解决全息量子引力理论中的一个关键挑战。
一条推文观察到AI智能体协作解决一个困难的理论物理问题，展示了自我纠正和方程推导。
Hugging Face 发布了“physics-intern”，这是一个用于理论物理研究的智能体框架。该框架使 Gemini 模型在 CritPt 基准测试上的性能翻倍，并与 GPT-5.5 Pro 相比达到了新的最先进水平。
Physics-intern 是一个为理论物理设计的智能体框架，它将 Gemini 3.1 Pro 在 CritPt 基准测试上的表现从 17.7% 提升至 31.4%，达到了新的最优水平。
本文探讨了利用大型语言模型（特别是 Claude）结合计算机代数系统（Maple）来执行理论物理中的算法计算，例如分析宇宙学扰动。
本文引入了 SCALAR 框架，这是一个结构化的批评者-执行者循环框架，旨在评估人工智能智能体之间不同的交互模式如何提升理论物理问题的推理能力。
# 将单减振幅推广至引力子 来源：[https://openai.com/index/extending-single-minus-amplitudes-to-gravitons/](https://openai.com/index/extending-single-minus-amplitudes-to-gravitons/) 我们发布了一篇新的预印本，研究量子引力中的散射振幅，将[针对胶子获得的最新结果](https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics/)推广到引力场景。该工作表明，一类长期以来被认为会消失的引力子相互作用实际上可以产生非零的树图振幅。
GPT-5.2 协助推导出一个新的理论物理学结果，表明在特定半共线动量条件下，单负胶子树图振幅可以非零，挑战了粒子物理学中数十年的假设。该AI模型识别了复杂费曼图表达式中的模式，并推测出一个通用公式，随后通过形式化证明得到了验证。