Claude supera el reto de los nueve lazos

Un reto con los medios de un académico

Matt von Hippel fue físico teórico y hoy es divulgador: escribe cada semana en su blog, 4 gravitons. El 7 de agosto de 2026 retó allí a las empresas de IA a atacar su antigua especialidad.

«Que demuestren que una IA puede tomar los recursos informáticos a los que tiene acceso un académico y resolver uno de los grandes problemas pendientes del campo de las amplitudes de dispersión», escribió. Lo que medía era el cálculo: estos problemas se sabían resolver en principio, pero parecían pedir más ordenadores de los que tiene un grupo de investigación.

Lo que pasó después lo cuenta en un artículo invitado que Anthropic publicó el 25 de septiembre. La nota final lo aclara: «Anthropic invitó a Matt von Hippel a escribir este artículo y le pagó por su tiempo. El personal de Anthropic comentó los borradores; el contenido y las opiniones son suyos». No dice cuánto.

El récord estaba en ocho lazos desde 2023

Von Hippel propuso dos problemas, y en Anthropic eligieron el de N=4 super Yang-Mills: calcular a nueve lazos la amplitud de seis partículas.

El récord de ocho lazos lo firmaron en agosto de 2023 Lance Dixon y Yu-Ting Liu. Dixon es catedrático de Física de Partículas y Astrofísica en la Universidad de Stanford y en el SLAC National Accelerator Laboratory, laboratorio nacional del Departamento de Energía de Estados Unidos que gestiona Stanford.

Llegaron por una vía indirecta, desde una fórmula emparentada más fácil de calcular. Ni Dixon ni nadie en el campo había calculado los nueve lazos, escribe von Hippel.

Claude lo calculó por dos caminos

A finales de agosto, Liam Fitzpatrick y Siddharth Mishra-Sharma, dos físicos de Anthropic, contaron a von Hippel que habían abordado uno de sus retos. Usaron Fable 5.1, uno de los modelos de Claude, dentro de Claude Science, la plataforma de pago de Anthropic para científicos, que guía al modelo con reglas y consignas fijas.

Tras una consigna de una línea, se limitaron a pedirle que siguiera: «Me voy a dormir y no estaré disponible durante varias horas más. Sigue trabajando en esto hasta que te diga que pares».

Claude hizo el cálculo de dos maneras: por el bootstrap original y por la vía indirecta de Dixon. El bootstrap, programado en Python, se llevó unos 100 dólares del presupuesto, lo que cuesta tener 96 CPU trabajando una semana; hoy, escribe von Hippel, eso «es bastante asequible si hay un buen motivo».

Lo validó el autor del récord anterior

Dixon lo supo el 1 de septiembre, cuando Fitzpatrick y Mishra-Sharma le pidieron que validara el resultado. Lo comprobó sobre todo desandando el camino hasta la fórmula emparentada, que su equipo llevaba un par de años persiguiendo, y le dedicó dos semanas.

«Creía que sería demasiado difícil calcular la amplitud directamente, así que me impresionó de verdad que Claude pudiera hacerlo», escribe en su epílogo. El montaje es frágil: con cualquier error, «todo se hunde como un suflé fallido», y Claude tuvo que escribir el código desde cero.

Aun así, Claude usó «todos los métodos» que Dixon y sus colaboradores desarrollaron durante años: «Mientras yo valido el resultado de Claude, Claude valida todo nuestro trabajo anterior».

La nota final añade: «Lance Dixon validó el resultado de forma independiente y recibió créditos de uso de Claude». Tampoco dice a cuánto ascienden.

Un grupo de Pekín llegó casi a la vez

Unos días después, von Hippel tuvo noticias de Song He, especialista en amplitudes de la Academia China de Ciencias. La Academia, con sede en Pekín, se define como la máxima institución académica de China y su laboratorio de ideas nacional en ciencia y tecnología. El grupo de Song He ya tenía la mayor parte del resultado, aunque no con el método de Anthropic, que trabajó casi sin intervención humana.

Dixon lo precisa: el grupo calculó el símbolo de la amplitud y usó GPT-6, el modelo de OpenAI, para algunas restricciones, no para el marco general. El grupo publicó sus datos el 17 de septiembre. «Ahora me han adelantado una máquina y unos humanos con una máquina, en dos semanas», resume Dixon.

Para von Hippel, Claude «hizo algo que, al final, los humanos también podían hacer», con métodos conocidos y algo más de potencia de cálculo de la que se había probado.