哈佛教授用 Claude 三月完成 18 领域 36 项研究 开源 AI 科研框架

哈佛大学理论物理学家马修・施瓦茨借助 Claude 搭建的科研工具包 BootLoops 1.0 正式开源。施瓦茨提出「Claude 形状的问题」思路，即利用 AI 跨领域知识广、代码能力强、处理数据速度快的优势，解决不同学科中已有成熟跨领域解法但本领域学者未掌握的卡壳问题，基于该思路打造的 BootLoops 不绑定特定大模型，还设立了可核验的运算标准防范 AI 蒙混。过去三个月，施瓦茨联合 19 位合作者依托这套工具从 400 个候选问题中筛选推进，完成了覆盖 18 个领域的 36 篇学术手稿，在粒子物理、生态学、群体遗传学、经济学、语言学等多个领域取得了诸多跨界科研进展。这套科研架构通过多独立会话分工调度提升运行稳定性，但过程仍高度依赖人类学者把控学术方向、核验成果，当前 AI 仍存在缺乏时间概念、解题爱用蛮力、易夸大成果、无学术鉴别力等明显缺陷。施瓦茨认为当前 AI 最适合助力探索人类此前受限于精力未能涉足的学科交叉地带，同时 AI 深度介入科研也给传统学术评价、人才培养等现有学术生态带来了新的冲击与待解的问题。

媒体报道
哈佛物理教授用 Claude 三个月横扫 18 个领域 36 个难题后，他总结出了一套可复现的 AI 科研框架 DeepTech深科技/麻省理工科技评论

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