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Chain Theory 启动并发布精细结构常数候选式
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AI 综述
Alexander Wissner-Gross 启动「Chain Theory」研究计划，试图用 AI 从量子信息出发重建基础物理，并发布首个结果：一个不含自由参数的精细结构常数候选表达式。该常数 α⁻¹ 的实测值约为 137.035999。据 2026 年 10 月 26 日的报道，AI 通过极简搜索找到大量在该精度下等值的表达式，这引发了物理学家的讨论：为何这类「数值命理学」看起来如此奇怪。报道未提及该结果是否经过同行评议或实验验证。
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最新进展10月26日 12:19
Chain Theory 首成果：AI 找到无参数精细结构常数表达式，引发数值命理学争议报道时间线
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10月26日
- AGI HuntChain Theory 计划：用 AI 从量子信息重建基础物理，找到无参数精细结构常数候选表达式
Alexander Wissner-Gross 启动「Chain Theory」研究计划，试图从量子信息出发重建基础物理，并发布首个结果：一个无自由参数的精细结构常数候选表达式。该常数 α⁻¹ 实测约 137.035999，AI 通过极简搜索找到大量在该精度下等值的表达式，引发物理学家对「数值命理学」为何如此奇怪的讨论。
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