哈佛理論物理學家Matthew D. Schwartz採取了一條務實的路徑，將人工智慧應用於科學研究。2026年10月1日，他發布了BootLoops 1.0，這是一個開源工具包，建立在一個前提之上：當AI獲得合適類型的問題時，才能發揮最佳效能。

Schwartz將這些高度契合的問題稱為「Claude形狀」任務。在三個月內，他與合作者將此框架應用於400個候選問題，最終產出36篇論文稿，共有19位共同作者。

BootLoops的實際功能

BootLoops是一個用於科學計算的模組化框架，位於研究人員與大型語言模型（例如Anthropic的Claude）之間。

該工具包的核心應用場景是數學物理。它能夠端到端地計算30個積分。其中一半（15個積分）重現了已知的結果，另外15個則是新的成果，包括橢圓Feynman積分。

對非物理學家而言，Feynman積分是量子場論中描述粒子如何相互作用的數學基礎，而橢圓類型的積分以其計算難度著稱。

遠不止物理學

該項目並不侷限於粒子物理學。BootLoops的應用範圍觸及約18至22個不同領域，包括生態學、族群遺傳學和宇宙學。

驗證是該設計的核心。BootLoops以Python腳本的形式輸出結果，這些腳本能夠返回任意精度的結果。這一選擇解決了語言模型的一個已知局限，即生成看似合理的文本而非精確的計算：透過將數值運算交由可執行程式碼處理，BootLoops讓研究人員能夠檢查並重新執行結果，而不必單方面信任模型的輸出。

開發過程

BootLoops源於2025年12月開始、與Claude進行的迭代過程，距離公開發布約十個月。Schwartz最初使用Claude Opus 4.5。到2026年夏天，工作流程已轉移至Claude Fable 5，這是專案進行中途更換底層模型。

在發布之前，Schwartz曾在Anthropic的部落格上發表一篇題為「Claude形狀的科學」（Claude-shaped science）的客座文章，由Anthropic刊登。

儘管源於Claude，BootLoops本身並不依賴特定模型。它旨在與其他大型語言模型協同工作，包括Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT，因此研究團隊不會被綁定於單一AI供應商。該軟體以MIT授權條款發布，這是一種寬鬆的開源授權，允許任何人檢視、使用、修改和重新分發程式碼。

背後的團隊

Schwartz是哈佛大學物理學教授，其研究涵蓋量子場論、粒子學和機器學習，並撰寫過一本量子場論教科書。

該工具包被明確定位為研究儀器。它不適用於臨床、精算、監管或安全關鍵決策，其範圍嚴格限定於研究領域，因為在研究中，輸出結果可以獨立驗證。

對研究的意義

BootLoops最有價值的概念，或許不是軟體本身，而是問題篩選這一步驟。從400個候選問題中產出36篇論文稿，意味著大量的篩選工作。由於程式碼可自由檢視和修改，其他實驗室現在可以將這一篩選邏輯應用於自己的問題上。這36篇論文稿在同行評審中的表現，以及其他研究團隊採用這一可自由使用的工具包的廣泛程度，將是接下來值得關注的指標。