Anthropic 客座文：用「Claude 形」问题与 BootLoops 工具包加速定量科学
Anthropic 研究站发布物理学家 Matthew Schwartz 教授的客座文《Claude-shaped science》：他不再硬让模型像人类科学家那样工作，而是寻找适合当前 LLM 的「Claude-shaped」问题，并做成开源工具包 BootLoops，用于可核验的定量计算；文中列举生态、群体遗传、经济复现包等跨领域案例，同时强调需专家把关与人工核验。
Anthropic 发布客座文《Claude-shaped science》。作者 Matthew Schwartz 称：当前 LLM「擅长科学，但不是科学家」，与人类科研流程存在阻抗失配。他转而寻找匹配模型强项（广博知识、编码、数学统计、高速读文献）的问题，并迭代出开源工具包 BootLoops——一种 LLM 线束（harness），可用任意模型，特别适合一类定量科学计算。文中对比其早前「Vibe Physics」实验：那时 Claude 像强研究生但需逐句纠正；后来改为「按它实际能做的方式合作」。
在高能物理散射振幅的半数值 bootstrap 上，作者称 Claude（文中提到 Fable 5）在约 20 分钟复现其论文结果（其手写代码曾花费数周），并推广到椭圆积分等更难族类，最终有 30 个积分端到端 BootLoop——15 个复现已知、15 个称此前未算过。随后模型把同类积分映射到群体遗传贝叶斯证据、进化生物学有限域方法等；作者再请领域专家筛选「技术正确但科学平淡」的结果。文中举例：与生态学家合作，称在巴拿马 Barro Colorado Island 树种组成变化比中性理论允许的快 4.5 倍，并据此做后继模型；群体遗传方面分析千人基因组计划中约五十七亿对邻近突变，称发现基因转换证据。经济方向称与两位经济学家做 AI 数据编辑器，移植五家顶刊 4,452 篇论文的复现包。上述科学结论均为作者自述进展，多篇文稿仍在扩展与核验；本批 arXiv/数据集等引用未读取。
作者同时列出失败模式：模型爱宣布胜利、定性「吻合良好」不可靠、结论可能错、品味需人供给、会无限打磨。他称三个月内在 18 个领域与 19 位合作者产出 36 篇手稿（约 400 个候选问题中筛出），协调靠多会话与云主机。结论强调：AI 可加速可核验计算并填补学科「凸包」，但不能用一次提示替代科学方法；BootLoops 细节见 bootloops.ai，线束在 GitHub 开放。同批 verification 中 Claude Science 产品页已读，但本稿主事件是这篇研究方法客座文，不以产品页扩写未证实能力。
来源
- Claude-shaped science — www.anthropic.com