哈佛物理教授用Claude三个月攻克36题，开源AI科研框架

10月1日，Anthropic官方博客发布哈佛大学理论物理学家马修·施瓦茨的最新研究进展，其自主搭建的AI科研框架BootLoops 1.0同步在GitHub以MIT协议开源。过去三个月，施瓦茨联合19位跨领域合作者，利用该框架从数百个候选课题中筛选，最终高效攻克涵盖粒子物理、生态学、经济学等18个学科的36项学术难题，产出36篇研究手稿。 针对传统科研中科学家需求与AI能力错配的“阻抗失配”现象，BootLoops框架聚焦“AI擅长且领域卡壳”的交叉问题。框架以物理学散射振幅计算为原型，引入严格的解析解验证标准，有效规避大模型幻觉。在实际应用中，该系统将成熟数学工具迁移至群体遗传学、生态学及经济学复现等领域，大幅压缩编码与验证周期，推动多项研究触及以往依赖近似的学科边界。 施瓦茨强调，尽管AI在符号积分与自动化流程中展现极高效率，但学术品味把控与科学价值判定仍依赖人类专家。随着该框架开源，人机协同科研正重塑跨学科研究路径，并引发学术界对基金导向、成果署名及人才培养模式的深度反思。