私は理論物理学で初めて、主なアイデアがAI、今回はGPT5から得られた研究論文を発表したと思います。物理学の研究論文自体(QFTと状態依存量子力学に関するもの)はPhysics Letters Bに掲載されています。 私は、フロンティアのLLMから有用な研究成果を得るために使ったGenerator - Verifierメソッドについて説明したAI論文を書きました。他の物理学者やAI研究者にとって興味深いかもしれません。 AI論文より: ...モデルは時に非常に単純なミス(例えば計算)を犯したり、表面的にはもっともらしい誤った概念的飛躍を犯したりします。2つ目の誤りは、専門研究者でさえ誤った方向に導き、検出と修正に多大な労力を要します。LLMを使った研究は、優れたが信頼できない人間の天才とのコラボレーションに例えられるかもしれません。その天才は深い洞察をもたらす一方で、単純な誤りから深遠な誤りまで犯すこともできます。 幸いなことに、両方のエラーは複数のモデルインスタンスの構造化されたオーケストレーションを用いることで強く抑制でき、信頼性が大幅に向上します。一方のモデルがステップフォワードを生成し、別のモデルインスタンスが独立してチェックする生成-検証プロトコルは、単一パス生成と比べて幻覚エラーを大幅に減少させます。... 物理学の論文(以下要約)は、葉理独立性(量子場理論の積分可能性に必要;トモナガ・シュウィンガー参照)に必要な新しい演算子積分性条件を導き出していますが、これは「状態依存」、すなわち線形シュレーディンガー進化から逸脱する量子力学の修正では満たすのが非常に困難です。 量子進化が正確に線形であるかどうかは、科学全体において最も基本的な問いの一つです。これは量子コンピューティングや量子基盤、つまり私たちがエヴェレット的マルチバースに生きているかどうかに示唆を与えます。

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