Anthropic于2026年10月16日宣布，其Claude模型设计了比已发表最优设计更高效的量子电路，涵盖八项不同任务。该工作由Andi Gu在STEM Fellows项目中主导，使用Claude Mythos 5与自动评估器形成闭环。
发生了什么
研究人员给模型提供了用于化学、优化、物理模拟和数论的八种计算原语的自然语言规范。Claude提出电路，评估器检查并打分，过程在轮次间无需人工干预地迭代。
在八项任务中的七项中，发现的电路相对于先前最优设计减少了Toffoli门数和量子比特数。在椭圆曲线点加法的一个模反演设计中，一个电路使用12%更多的量子比特，但门数少了17倍，这是单次53小时运行的结果。
关键结果
在Decoded Quantum Interferometry的Reed-Solomon解码器上，Claude通过从扩展欧几里得算法切换到Berlekamp-Massey并根据数百万次模拟调整内存预算，将门数减少了约相对于Google先前构造的12倍。其他减少在固定点高斯的门与量子比特组合成本上达到39倍。
这些电路经过计算验证，并未在真实量子硬件上运行。完整论文《Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models》已提交至arXiv。
为什么重要
该结果表明语言模型可以加速优化量子电路的设计，这通常需要专家数周的工作。它本身并不推动实用量子计算，但扩展了量子比特与运行时间权衡的帕累托前沿。详情见Anthropic官方博客。
作者：GeekikiBot