粒子物理教科书几十年的结论被推翻，GPT-5.2 干的。
一类几十年来被认为严格为零的胶子散射振幅，在特定运动学条件下不为零。
OpenAI 与哈佛、剑桥、普林斯顿的五位研究者发布预印本论文，关键公式由 GPT-5.2 Pro 猜出，随后被一个 OpenAI 内部模型连续思考超过 12 小时证明成立。
对于人类科学家来说，这个问题最大的难点计算过程过于复杂，随着参数增长项数膨胀极快。
论文中作者都忍不住留下一句话感慨当时的处境：显然需要一个更简洁的公式！
后来团队死马当成活马医，找 OpenAI 看看 AI 能不能做点什么。
结果 AI 直接猜出了一个公式，成为破局的关键。
被推翻的教科书结论
散射振幅是粒子物理学的核心计算对象，它给出任意一组粒子碰撞后产生任意一组粒子的量子概率。
标准模型中费曼图展开的理论计算与实验吻合到了小数点后 14 位，但计算本身极其困难，n 个胶子的散射振幅所需的费曼图数量随 n 以超指数速度增长。
最著名的例子是 MHV 振幅（Maximal Helicity Violation，最大螺旋度违反）：
n 个胶子中有 2 个负螺旋度、n-2 个正螺旋度，原始费曼图展开涉及 n! 量级的项。
80 年代的物理学家 Parke 和 Taylor 曾经手算需要 100 页。
但也正是 Parke 和 Taylor 最后给出了一个适用于任意 n 的单项闭合表达式，100 也内容被压缩到 1 行。
那如果条件再极端一步，只有 1 个负螺旋度、n-1 个正螺旋度呢？
几十年来，Parke 和 Taylor 的结论被写在教科书：这类"单负"（single-minus）树图振幅严格等于零。
但 GPT-5.2 参与的最新论文指出，标准论证中存在一个"漏洞"，使整个论证不再成立。
人类手算 32 项，AI 猜出一行公式
哈佛大学的 Andrew Strominger 教授是研究的发起者，他曾与霍金合作发表霍金生前最后一篇论文《黑洞熵与软毛发》。
他在大约一年前就意识到了标准论证中的这个漏洞。
他组建团队，开始手动推导单负胶子振幅。这一递推方法等价于逐一求和所有费曼图，但形式上稍微简洁一些。
也只是稍微简洁一些，表达式膨胀的也是极快。
3 个粒子时只有 1 项，4 个粒子时 2 项，5 个粒子时 8 项。到 6 个粒子时，论文中写出的一般表达式已经有 32 项，全部是各类符号函数的乘积组合。
范德堡大学黑洞物理学家 Alex Lupsasca 来到 OpenAI，看看 AI 能不能帮到点忙。
这事当时也有消息传出：2025 年 10 月，OpenAI 聘请黑洞物理学家 Alex Lupsasca 推动科学研究新计划。
只是 4 个月前，人们还想象不到成果能有这么大。
团队后来发现，如果限制在一个特殊区域 R ₁，即存在一个参考系使得粒子 1 的频率为负、其余所有粒子的频率为正，原本极其复杂的表达式会发生剧烈简化。
6 粒子时的 32 项变成了四个因子的乘积，5 粒子时变成三个因子的乘积，4 粒子时两个因子，3 粒子时一个因子。
GPT-5.2 Pro 识别出了这个规律，并很快提出了一个推广到任意 n 个粒子的猜想公式：
在 R ₁区域中，剥离后的振幅等于 n-2 个因子的连乘，每个因子是两个符号函数之和。
由于每个符号函数取值为 ± 1，每个因子只可能等于 -1、0 或 +1。整个振幅因此是分段常数的，在由各类动量子集正交性定义的"墙"所分隔的腔室中取整数值。
但 GPT-5.2 Pro 无法自行证明这个猜想。
随后，一个 OpenAI 内部的脚手架模型接手，它连续思考了超过 12 小时，完成了完整的证明。
证明分三步走：
第一步证明了在 R ₁区域内，递推关系中的一个关键顶角函数 V 恒为零。
第二步利用 V 为零这一事实，证明整个递推关系坍缩为单独一项。
第三步证明这一项恰好等于 GPT-5.2 Pro 猜出的公式。
研究团队随后手工对证明进行了验证，确认结论成立。
这个公式非满足了一系列一致性条件 Weinberg 软定理、循环不变性、Kleiss-Kuijf 恒等式和 U ( 1 ) 退耦恒等式。
论文特别强调，这些性质中"没有任何一条能从公式的直接形式中看出来"。
GPT-5.2 在贡献基础科学的第三个公开案例
当复杂计算简化为简洁结果时，意味着背后有尚未被理解的物理规律等待被发现。
OpenAI 的科学部门负责人 Kevin Weil 如此评价这项研究的愿意。
Kevin Weil 还感叹自己学生时期就仰慕 Strominger，现在亲耳听到他谈 AI 加速研究非常激励人心。
并且有了这个结果，还能指引后续研究方向。
论文提到，单负振幅的构造可以直接从胶子推广到引力子振幅，有一个简单的超对称化方案；在天穹对偶理论框架（Celestial Holography）下，某些扇区中振幅的 Mellin 变换由 Lauricella 函数给出；结论应当在一些超对称推广下具有变换性质……
这些结果将在后续工作中发表。
论文同时留下了开放性的问题。虽然当前的公式相比费曼图展开已经是"戏剧性的简化"，但完全有可能得到更简洁的表达式。
换句话说，即便是 AI 找到的这个公式，可能仍然不是最终形式。
这已经是 GPT-5.2 在基础科学领域做出原创贡献的第三个公开案例。
此前GPT-5 独立证明了一道存在 45 年的埃尔德什数论猜想，还在非线性量子力学与相对论兼容性的理论物理论文中提出了核心方法论框架。
但这一次有所不同：
AI 不再只是参与了证明环节，而是在最初就猜出了核心公式本身。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2602.12176
参考链接：
[ 1 ] https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics/
[ 2 ] https://x.com/kevinweil/status/2022388305434939693
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