स्किप करके मेन कंटेंट पर जाऍं
OpenAI

13 फ़रवरी 2026

रिसर्चप्रकाशन

GPT‑5.2 ने थ्योरिटिकल फ़िज़िक्स में नया परिणाम निकाला

एक नए प्रीप्रिंट में, GPT‑5.2 ने ग्लूऑन एम्प्लिट्यूड के लिए एक फ़ॉर्मूला प्रपोज़ किया, जिसे बाद में एक इंटरनल OpenAI मॉडल ने प्रूव किया और ऑथर्स ने वेरिफ़ाई किया.

लोड किया जा रहा है...

हमने एक नया प्रीप्रिंट पब्लिश किया है जो दिखाता है कि पार्टिकल इंटरैक्शन का एक प्रकार, जिसके होने की उम्मीद ज़्यादातर फ़िज़िसिस्ट नहीं करते थे, दरअसल ख़ास कंडीशन्स में हो सकता है. यह काम ग्लूऑन्स पर फ़ोकस करता है, जो स्ट्रॉन्ग न्यूक्लियर फ़ोर्स को कैरी करने वाले पार्टिकल्स हैं. यह प्रीप्रिंट(एक नई विंडो में खुलेगा) arXiv पर उपलब्ध है और पब्लिकेशन के लिए सबमिट किया जा रहा है. इस बीच, हम कम्युनिटी से फ़ीडबैक का स्वागत करते हैं.

Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero” शीर्षक वाला यह प्रीप्रिंट Alfredo Guevara (Institute for Advanced Study), Alex Lupsasca (Vanderbilt University और OpenAI), David Skinner (University of Cambridge), Andrew Strominger (Harvard University), और Kevin Weil (OpenAI) द्वारा OpenAI की ओर से लिखा गया है.

यह प्रीप्रिंट पार्टिकल फ़िज़िक्स की एक केंद्रीय अवधारणा, जिसे स्कैटरिंग एम्प्लिट्यूड कहा जाता है, का अध्ययन करता है. स्कैटरिंग एम्प्लिट्यूड वह क्वांटिटी है जिसका उपयोग फ़िज़िसिस्ट यह कंप्यूट करने के लिए करते हैं कि कण किसी ख़ास तरीक़े से इंटरैक्ट करने की कितनी प्रॉबेबिलिटी है. ग्लूऑन्स के लिए, जो स्ट्रॉन्ग न्यूक्लियर फ़ोर्स को कैरी करते हैं, कई एम्प्लिट्यूड्स “ट्री लेवल” पर अप्रत्याशित रूप से सरल फ़ॉर्म लेती हैं (यानी ऐसी कैलकुलेशन्स जो सिर्फ़ सबसे सरल डायग्राम्स को रखती हैं और कोई क्वांटम लूप नहीं लेतीं). इन सिंप्लिफ़िकेशन्स ने बार-बार क्वांटम फ़ील्ड थ्योरी में गहरे स्ट्रक्चर को उजागर किया है—वही फ़्रेमवर्क जो स्पेशल रिलेटिविटी को क्वांटम मैकेनिक्स के साथ जोड़कर फ़िज़िक्स का डिस्क्रिप्शन देता है.

हालाँकि, एक केस को आम तौर पर अनुपस्थित (ज़ीरो एम्प्लिट्यूड वाला) माना गया है. जब एक ग्लूऑन की हेलिसिटी नेगेटिव हो (यानी मासलेस पार्टिकल के दो संभव स्पिन ओरिएंटेशन्स में से एक) और बाक़ी n1 n-1 ग्लूऑन्स की हेलिसिटी पॉज़िटिव हो, तो स्टैंडर्ड टेक्स्टबुक आर्ग्युमेंट्स सुझाते हैं कि कॉरेस्पॉन्डिंग ट्री-लेवल एम्प्लिट्यूड ज़रूर ज़ीरो होनी चाहिए. नतीजतन, इस कॉन्फ़िगरेशन को ज़्यादातर साइड पर रख दिया गया था.

प्रीप्रिंट दिखाता है कि यह नतीजा ज़्यादा मज़बूत है जितना होना चाहिए. स्टैंडर्ड आर्ग्युमेंट जेनेरिक पार्टिकल मोमेंटा मानता है, यानी डायरेक्शन्स और एनर्जीज़ किसी ख़ास अलाइनमेंट में नहीं हैं. हम मोमेंटम स्पेस के एक ख़ास और सटीक रूप से परिभाषित स्लाइस की पहचान करते हैं जहाँ यह तर्क लागू नहीं होता, जिसे हाफ़-कोलिनियर रेजीम कहा जाता है. यहाँ हाफ़-कोलिनियर का मतलब है कि ग्लूऑन मोमेंटा एक ख़ास अलाइनमेंट कंडीशन को मानते हैं जो आम नहीं है, लेकिन गणितीय रूप से अच्छी तरह परिभाषित और कंसिस्टेंट है. इस स्लाइस पर एम्प्लिट्यूड वैनिश नहीं होती, और हम इसे एक स्पेशल काइनेमैटिक रेजीम में कंप्यूट करते हैं. यह परिणाम कई नए सवालों के दरवाज़े खोलता है, जो आगे की इन्वेस्टिगेशन्स का विषय होंगे. अहम एक्सटेंशन्स में ग्रैविटॉन्स (जो ग्रैविटेशनल फ़ोर्स को मीडिएट करते हैं) के लिए एनालॉगस एम्प्लिट्यूड्स की कैलकुलेशन शामिल है.

काम का एक केंद्रीय पहलू मेथडोलॉजी से जुड़ा है. फ़ाइनल फ़ॉर्मूला, जो प्रीप्रिंट में Eq. (39) है, सबसे पहले GPT‑5.2 Pro द्वारा कंजेक्ट किया गया था. ह्यूमन ऑथर्स ने n n के इंटीजर वैल्यूज़ के लिए n=6 n=6 तक एम्प्लिट्यूड्स हाथ से निकालीं, और बहुत जटिल एक्सप्रेशन्स पाए, जो Eqs. (29)--(32) में दिखाए गए हैं और “Feynman diagram expansion” के कॉरेस्पॉन्ड करते हैं, जिसकी कॉम्प्लेक्सिटी n n में सुपरएक्सपोनेंशियली बढ़ती है. GPT‑5.2 Pro ने इन एक्सप्रेशन्स की कॉम्प्लेक्सिटी को काफ़ी घटा दिया, और Eqs. (35)--(38) में दिए गए कहीं ज़्यादा सरल फ़ॉर्म्स प्रदान किए. इन बेस केसेज़ से यह पैटर्न पहचानने और सभी n n के लिए वैलिड एक फ़ॉर्मूला प्रपोज़ करने में सक्षम रहा.

GPT‑5.2 के एक इंटरनल स्कैफ़ोल्डेड वर्ज़न ने इसके बाद लगभग 12 घंटे तक इस प्रॉब्लम पर रीज़निंग की, वही फ़ॉर्मूला निकाला और उसकी वैलिडिटी का एक फ़ॉर्मल प्रूफ़ तैयार किया. बाद में इस इक्वेशन को एनालिटिकली वेरिफ़ाई किया गया कि यह Berends-Giele रिकर्शन रिलेशन को सॉल्व करती है—एक स्टैंडर्ड स्टेप-बाय-स्टेप मेथड जो छोटे बिल्डिंग ब्लॉक्स से मल्टी-पार्टिकल ट्री एम्प्लिट्यूड्स बनाता है. इसे सॉफ़्ट थ्योरम के ख़िलाफ़ भी चेक किया गया, जो यह कंस्ट्रेन करता है कि जब कोई पार्टिकल सॉफ़्ट हो जाता है तो एम्प्लिट्यूड्स कैसे बिहेव करती हैं.

GPT‑5.2 की मदद से इन एम्प्लिट्यूड्स को पहले ही ग्लूऑन्स से ग्रैविटॉन्स तक बढ़ाया जा चुका है, और अन्य जनरलाइज़ेशन्स भी रास्ते में हैं. ये AI-असिस्टेड रिज़ल्ट्स, और कई अन्य, कहीं और रिपोर्ट किए जाएँगे.

“इन अत्यधिक डीजेनरेट स्कैटरिंग प्रॉसेसेज़ की फ़िज़िक्स के बारे में मैं लगभग पंद्रह साल पहले पहली बार इनसे टकराने के बाद से ही उत्सुक रहा हूँ, इसलिए इस पेपर में इतनी चौंकाने वाली सरल एक्सप्रेशन्स देखना रोमांचक है.

फ़िज़िक्स के इस हिस्से में अक्सर ऐसा होता है कि कुछ फ़िज़िकल ऑब्ज़र्वेबल्स के लिए, जिन्हें टेक्स्टबुक मेथड्स से कैलकुलेट किया जाता है, एक्सप्रेशन्स बहुत जटिल दिखती हैं, लेकिन आख़िरकार वे बहुत सरल निकलती हैं. यह इसलिए अहम है क्योंकि अक्सर सरल फ़ॉर्मूले हमें गहरे नए स्ट्रक्चर्स को खोजने और समझने की यात्रा पर ले जाते हैं, और आइडियाज़ की नई दुनिया खोलते हैं जहाँ, और चीज़ों के साथ-साथ, शुरुआती बिंदु पर दिखी सादगी को साफ़-साफ़ समझाया जा सकता है.

मेरे लिए “एक सरल फ़ॉर्मूला ढूँढना” हमेशा थोड़ा पेचीदा रहा है, और साथ ही कुछ ऐसा भी, जिसके बारे में मुझे लंबे समय से लगता रहा है कि इसे कंप्यूटर्स द्वारा ऑटोमेट किया जा सकता है. लगता है कि कई डोमेन्स में हम अब इसे होते हुए देखना शुरू कर रहे हैं; इस पेपर का उदाहरण ख़ास तौर पर आधुनिक AI टूल्स की ताक़त का फ़ायदा उठाने के लिए बहुत उपयुक्त लगता है. मैं उत्सुक हूँ कि यह ट्रेंड आगे बढ़े और निकट भविष्य में एक जनरल-पर्पज़ “सिंपल फ़ॉर्मूला पैटर्न रिकग्निशन” टूल तक पहुँचे.”

—Nima Arkani-Hamed, प्रोफ़ेसर ऑफ़ फ़िज़िक्स, Institute for Advanced Study, जो थ्योरिटिकल हाई-एनर्जी फ़िज़िक्स में विशेषज्ञ हैं

“मैं पहले से ही सोच रहा हूँ कि इस प्रीप्रिंट के इम्प्लिकेशन्स मेरी ग्रुप की रिसर्च प्रोग्राम के किन पहलुओं पर असर डालेंगे. यह साफ़ तौर पर जर्नल-लेवल रिसर्च है जो थ्योरिटिकल फ़िज़िक्स की सीमाओं को आगे बढ़ा रही है, और इसकी नॉवेल्टी भविष्य के डेवलपमेंट्स और आगे की पब्लिकेशन्स को प्रेरित करेगी. यह प्रीप्रिंट AI-असिस्टेड साइंस के भविष्य की एक झलक जैसा लगा, जहाँ फ़िज़िसिस्ट और AI मिलकर नए इनसाइट्स जेनरेट और वेलिडेट कर रहे हैं. इसमें कोई शक नहीं कि फ़िज़िसिस्ट्स और LLMs के बीच डायलॉग फ़ंडामेंटली नया नॉलेज जेनरेट कर सकता है. GPT‑5.2 को ह्यूमन डोमेन एक्सपर्ट्स के साथ जोड़कर, यह पेपर LLM-ड्रिवन इनसाइट्स को वेलिडेट करने के लिए एक टेम्पलेट देता है और वही पूरा करता है जिसकी हम सख़्त साइंटिफ़िक इन्क्वायरी से उम्मीद करते हैं.”

—Nathaniel Craig, प्रोफ़ेसर ऑफ़ फ़िज़िक्स, University of California, Santa Barbara (UCSB), जो हाई-एनर्जी फ़िज़िक्स, पार्टिकल फ़िनॉमेनोलॉजी और कॉस्मोलॉजी में विशेषज्ञ हैं

लेखक

Alex Lupsasca