Anthropic于2026年10月16日表示,其Claude Mythos 5模型基本独立设计出了量子电路,性能超过已发表的最佳方案,部分情况下提升达到"一个数量级甚至更多"。该公司称,研究人员用通俗语言向模型描述了来自化学、优化、物理模拟和数论领域的八种电路需求,并配备了一个自动评估器,负责检验每个设计并打分。
这一成果之所以重要,是因为目前的量子计算机只有数百到数千个含噪声的量子比特。电路成本越低,实现有用应用所需的硬件就越少。Anthropic认为,这可能意味着实用化的量子计算机"比此前预期的更早到来"。
更少的量子门和量子比特
一篇配套论文《利用大语言模型发现最先进的量子电路》(Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models)已于10月15日发布在 arXiv 上。论文介绍了一个进化式框架:由 Claude 提出可生成电路的程序,再由独立的评估器检验这些程序的正确性和成本。在八项任务中的七项里,它找到的电路与现有最先进水平相比,Toffoli 门数量和量子比特数量都有所减少。论文用 Toffoli 门数量乘以峰值量子比特数量来给每种设计打分,并将这一指标称为 TQ 成本(TQ-cost)。
这项工作由顾安迪(Andi Gu)通过 Anthropic 的 STEM 研究员计划(STEM Fellows Program)牵头完成,Anthropic 的量子物理学家 Alek Kemeny 担任导师。他还与哈佛大学的 Susanne Yelin,以及哈佛大学和 QuEra Computing 的 Mikhail Lukin 合作。
其中一项成果是为解码量子干涉(decoded quantum interferometry)设计的解码器,这是一种有望用于量子优化的候选算法。新设计使用了44万个 Toffoli 门和1,837个量子比特,Toffoli 门数量比 Reed–Solomon 基线方案少了12倍。该基线方案由 Google 提出。
模逆运算的新思路
第八项任务产出了一种用于素数域模逆运算的全新可逆设计。在求解离散对数问题的量子算法所使用的椭圆曲线运算中,模逆是开销最大的一步。Claude 为此工作了 53 小时,人类的参与仅限于最初的任务说明,以及偶尔提示它拓宽思路。
该模型对 divsteps 做了改造。这是一种经典方法,但由于需要存储大量过往步骤的记录,一直难以用可逆形式实现。Claude 推导出一条规则,可以直接从数值本身还原这份记录。它先用仿真验证了这条规则,又用 Lean 语言完成了形式化证明,最终得到了 Anthropic 所说的"首个无需存储分支历史的 divsteps 可逆实现"。在由此得出的这一系列设计中,有一种方案比此前最小的电路多用 12% 的量子比特,但所需的门数量减少到原来的十七分之一。
在多年降本成果的基础上继续推进
Anthropic 表示,这项工作是通过算法设计降低成本这一长期趋势的一部分。例如,模拟 FeMoco 催化剂所需的量子门数量估计值,已从 2017 年的约 50 万亿个 Toffoli 门降至约 3.4 亿个,这主要得益于对量子线路的重新设计,而非硬件的改进。在此之前,QuEra 于 8 月报告称,Claude 编写的软件在 700 次试验中有 695 次成功恢复了量子计算机的激光系统。
论文作者表示,他们的研究结果"为由评估器引导的大语言模型协同设计新型量子计算算法结构打开了大门"。
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