Anthropic：用 Claude 设计更高效的量子电路

Anthropic 发布研究称，Claude 在外部评估器的闭环反馈下，为化学、优化、数值计算和数论等八类任务设计量子电路，部分结果同时减少量子比特和 Toffoli 门数量，关注价值在于大模型参与可验证算法设计的可行性。

• Anthropic 研究页面显示，Claude Mythos 5 根据自然语言规格生成电路代码，再由程序检查正确性并评分。
• 论文预印本称，八项任务中有七项相较既有方案显著减少 Toffoli 门和量子比特数量，第八项提出了新的可逆模逆架构。
• 研究中一个椭圆曲线点加法设计在增加12%量子比特的条件下减少17倍门数，体现的是时间和空间之间的权衡。
• 论文结果属于模拟、形式化验证和资源估算层面的算法成果，不等于已在实际容错量子硬件上运行。
• 影响/看点：如果这类评估器驱动的方法能扩展到更多算法和硬件约束，可能缩短量子电路优化周期；实际收益仍取决于纠错、控制系统和物理量子比特规模。资料依据:
• Anthropic《Designing more efficient quantum circuits with Claude》（2026-10-16）：https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits
• arXiv《Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models》（2026-10-15）：https://arxiv.org/abs/2610.22367

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