我認為我已經發表了第一篇理論物理學的研究文章，其中主要思想來自於一個AI - 在這個案例中是GPT5。這篇物理研究論文（關於量子場論和狀態依賴的量子力學）已經發表在《物理快報B》中。 我寫了一篇附帶的AI論文，描述了我用來從前沿大型語言模型中獲得有用研究結果的生成 - 驗證方法。這可能對其他物理學家和AI研究人員感興趣。 來自AI論文的內容： ... 模型有時會犯非常簡單的錯誤（例如計算錯誤），甚至會做出表面上看似合理的錯誤概念跳躍。第二類錯誤可能會使專家研究人員迷失方向，消耗大量精力來檢測和修正。與大型語言模型的研究可以比作與一位聰明但不可靠的人類天才的合作，他能夠提供深刻的見解，但也可能犯下簡單和深刻的錯誤。 幸運的是，通過使用多個模型實例的結構化協調，可以強烈抑制這兩類錯誤，從而大大提高可靠性。生成 - 驗證協議中，一個模型產生一個進展，另一個模型實例獨立檢查，與單次生成相比，顯著減少了幻覺錯誤。... 這篇物理論文（摘要如下）推導了葉片獨立性所需的新運算子可積性條件（對於量子場論的可積性是必要的；參見友永-施溫格）這在任何“狀態依賴”的量子力學修改中都是非常難以滿足的 - 即，偏離線性薛丁格演化。 量子演化是否完全線性是所有科學中最根本的問題之一。這對量子計算和量子基礎有影響 - 即，我們是否生活在一個埃弗雷特多元宇宙中！

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