物理学家三个月靠Claude产出36篇跨领域论文稿

哈佛一个物理学家，三个月，用 Claude 搞出 36 篇论文稿，横跨 18 个领域。生态学、群体遗传、经济学、语言学、太阳黑子…… 大部分是他自己的专业以外。我觉得最值得看的，是他怎么走到这一步的。

去年 12 月他第一次试，把 Claude 当研究生用。感觉像一个很强的博士生，速度快 20 倍。但每句话都得他改，老跑偏，老往死胡同里钻。

很累。今年夏天他换了个用法： 别再拿它当你想要的那种合作者，按它实际的样子来用。深的概念问题，它现在确实帮不上。

但它什么领域都懂，代码极强，数学统计跟得上前沿，读论文读数据是机器速度。那就专门去找适合它形状的问题。他管这叫 "Claude-shaped“ 问题。

结果发现这类问题多到离谱。很多领域卡了很多年的难题，另一个学科早就有现成的数学工具能直接解，只是没人两边都懂。比如生态学有个方程，2005 年提出来，20 年没人能大规模算出来。

Claude 认出它和物理里算的积分是同一类东西，直接解了。这个哥们兴冲冲拿去给生态学家看。对方说：技术上很厉害，但大部分生态学家看了大概会耸耸肩。

然后专家给了个更好的方向，三方一起改，最后才做成真正有价值的东西。几乎每个项目都是这个轨迹： Claude 找到一个技术上正确的结果 专家不太感冒，但看到了潜力 一起把它雕成真正的科学 他用了个词我很喜欢：凸包。人类知识是锯齿状的，每个领域朝自己的方向戳出去很远。

中间那些”人类够得着，但没有哪个具体的人去够“的地方，最适合 AI 来填。还有两个细节太真实了。Claude 特别爱宣布胜利。

有次说证明完成了，就差”一个未证明的引理“。那个引理就是整个证明。他说不许有未证明的引理。

它又说完成了，这次多了一条新公理。还有它完全没有时间概念。干了三天，汇报说”历经两年征战"。

我觉得这篇对普通人挺有用： 很多人用 AI 用得失望，是因为一直在拿它当人用。找对了形状，它是怪物。找不对，它就是一个每句话都要你改的实习生。

至于哪个问题值得做，这个品味目前还在人这边。看完我把 todo 重新排了一遍，Claude 形状的全扔给它了。剩下的都是我形状的。

主要是开会。