我认为我已经发表了第一篇理论物理学研究文章，其中主要思想来自于一个AI——在这种情况下是GPT5。这篇物理研究论文（关于量子场论和状态依赖的量子力学）已在《物理快报B》上发表。 我写了一篇附带的AI论文，描述了我用来从前沿大型语言模型中获得有用研究结果的生成-验证方法。这可能对其他物理学家和AI研究人员感兴趣。 来自AI论文的内容： ……模型有时会犯非常简单的错误（例如在计算中），甚至会做出表面上看似合理的错误概念跳跃。第二种类型的错误可能会使专家研究人员迷失方向，消耗大量精力来检测和纠正。与大型语言模型的研究可以比作与一个聪明但不可靠的人类天才的合作，他能够进行深刻的洞察，但也可能犯下简单和深刻的错误。 幸运的是，通过使用多个模型实例的结构化编排，可以强烈抑制这两种类型的错误，从而大大提高可靠性。生成-验证协议，其中一个模型产生一个进展，另一个模型实例独立检查它，与单次生成相比，显著减少了幻觉错误。…… 这篇物理论文（摘要如下）推导了所需的新算子可积性条件，以实现层次独立性（这是量子场论可积性所必需的；参见友永-施温格），在任何“状态依赖”的量子力学修改中都很难满足——即，偏离线性薛定谔演化。 量子演化是否完全线性是所有科学中最基本的问题之一。它对量子计算和量子基础有影响——即，我们是否生活在一个埃弗雷特多元宇宙中！

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