哈佛理论物理学家Matthew D. Schwartz为让人工智能在科学领域发挥作用选择了一条务实的道路。2026年10月1日，他发布了BootLoops 1.0，这是一个开源工具包，建立在一个前提之上：AI在获得合适类型的问题时表现最佳。

Schwartz将这些高度匹配的问题称为“Claude形”任务。三个月内，他与合作者将这一框架应用于400个候选问题，最终产出了36篇论文手稿，共有19位合著者。

BootLoops究竟做什么

BootLoops是一个用于科学计算的模块化框架，位于研究人员与大型语言模型（如Anthropic的Claude）之间。

该工具包的旗舰应用场景是数学物理。它能够端到端地计算30个积分。其中一半——15个积分——复现已知结果。另外15个是全新的成果，其中包括椭圆费曼积分。

对于非物理学人士而言，费曼积分是量子场论中描述粒子如何相互作用的数学基础，而椭圆类型的费曼积分以难以求值著称。

远不止物理学

该项目并不止步于粒子物理。BootLoops的应用范围涉及大约18至22个不同领域，包括生态学、种群遗传学和宇宙学。

可验证性是设计的核心。BootLoops以Python脚本的形式输出结果，这些脚本可返回任意精度的计算结果。这一选择解决了语言模型的一个已知局限——它们生成的是看似合理的文本而非精确计算：通过将数值交由可执行代码处理，BootLoops让研究人员能够核查并重新运行计算结果，而不必轻信模型的输出。

构建过程

BootLoops源于2025年12月开始的一项与Claude的迭代过程——大约比公开发布早了十个月。Schwartz最初使用的是Claude Opus 4.5。到2026年夏天，工作流程已转向Claude Fable 5，属于项目中途更换底层模型。

在发布之前，Schwartz曾在Anthropic的博客上发表题为“Claude形科学”的客座文章，该文章由Anthropic发布。

尽管起源如此，BootLoops并不依赖特定模型。它设计上可与包括Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT在内的其他大型语言模型配合使用，因此研究团队不会被单一AI供应商绑定。该软件以MIT许可证发布，这是一种宽松的开源许可证，允许任何人查看、使用、修改和重新分发代码。

背后的团队

Schwartz是哈佛大学的物理学教授。他的研究涵盖量子场论、粒子物理和机器学习，他还撰写过一本量子场论教科书。

该工具包被明确定位为科研仪器。它不用于临床、精算、监管或安全关键决策，其范围严格限定在科研领域——在这一领域中，输出结果可以被独立核查。

对科研的意义

BootLoops最有价值的理念可能在于问题筛选环节，而非软件本身。从400个候选问题出发最终产出36篇手稿，意味着大量的筛选工作。由于代码可供自由查看和改编，其他实验室现在可以在自己的问题上检验这一筛选逻辑。36篇手稿在同行评审中的表现——以及其他研究团队对这一可自由使用的工具包的采用程度——是接下来值得关注的关键指标。