Anthropic के साथ काम कर रहे शोधकर्ताओं ने क्वांटम सर्किट सुझाने के लिए Claude Mythos 5 का उपयोग किया, फिर एक अलग प्रोग्राम से उन सुझावों की जाँच की। अपने 15 अक्टूबर को जमा किए गए प्रीप्रिंट में वे बताते हैं कि सर्किट बनाने के आठ में से सात कार्यों में Toffoli गेट की संख्या और एक समय में इस्तेमाल होने वाले क्यूबिट की अधिकतम संख्या तुलना वाले डिजाइनों से कम रही। आठवें कार्य—अभाज्य कोटि के परिमित क्षेत्र में मॉड्यूलर प्रतिलोम निकालने—में ऐसे डिजाइनों का एक परिवार मिला जिसमें गेट और क्यूबिट की संख्या के बीच अलग-अलग समझौते हैं।

ये प्रस्तावित लॉजिकल सर्किट के अनुमान हैं, क्वांटम कंप्यूटर पर लिए गए माप नहीं। नतीजा उन शोधकर्ताओं के लिए उपयोगी है जो तय कर रहे हैं कि AI की मदद से डिजाइन कहाँ बेहतर हो सकता है: टीम ने मॉडल को लागू करने के लिए एक सटीक फलन और गलत प्रयासों को तेजी से खारिज करने का तरीका दिया। BIG CHANGE ने शोधपत्र और Anthropic के 16 अक्टूबर के शोध विवरण की समीक्षा की। हमने खोज नहीं चलाई, संसाधनों के अनुमानों को दोहराकर नहीं जाँचा और हार्डवेयर पर कोई सर्किट नहीं चलाया।

बड़ा बदलाव

  • क्या बदला: मूल्यांकनकर्ता के मार्गदर्शन में चली खोज से आठ निर्धारित क्वांटम-कंप्यूटिंग मूलभूत क्रियाओं के सर्किट डिजाइन मिले। शोधपत्र सात कार्यों में गेट और क्यूबिट की कम संख्या बताता है; मॉड्यूलर प्रतिलोम में एक अलग समझौता मिला।
  • यह क्यों मायने रखता है: कोई बड़ा क्वांटम एल्गोरिदम छोटी प्रक्रियाओं को बार-बार बुलाता है। इन प्रक्रियाओं के लिए अनुमानित संसाधन घटने से भविष्य के क्रियान्वयन की जरूरतें कम हो सकती हैं, बशर्ते त्रुटि-सुधार और हार्डवेयर की सीमाओं के साथ जोड़ने पर भी डिजाइन कारगर रहें।
  • आगे क्या देखें: सर्किट की रचनाओं, बताई गई त्रुटि-सीमाओं और विशिष्ट हार्डवेयर के लिए संसाधन अनुमानों की स्वतंत्र जाँच तय करेगी कि इन परीक्षणों से बाहर नतीजे कितने लागू होते हैं।

मॉडल सुझाव देता है; मूल्यांकनकर्ता जाँचता है

क्वांटम सर्किट को वह जानकारी सुरक्षित रखनी होती है जिसे कोई सामान्य प्रोग्राम दोबारा लिख सकता है। अस्थायी मानों को बनाने वाली गणना उलटकर उन्हें साफ करना पड़ता है; इस प्रक्रिया को uncomputation कहते हैं। उन मानों को रखे रहने में क्यूबिट लगते हैं, जबकि उन्हें दोबारा गणना करने में गेट लगते हैं। शोधपत्र उन प्रक्रियाओं पर केंद्रित है जिनके व्यवहार को किसी प्रतिवर्ती क्वांटम क्रिया में समाहित शास्त्रीय फलन के रूप में बताया जा सकता है। इस सीमित वर्ग के कारण सही होने की स्वचालित जाँच व्यावहारिक बनती है।

आठों कार्यों में से प्रत्येक के लिए शोधकर्ताओं ने इनपुट और आउटपुट का आवश्यक व्यवहार लिखा और एक खाली प्रोग्राम से खोज शुरू की। Claude ने सर्किट बनाने वाले Python प्रोग्रामों के रूप में कई एल्गोरिदम परिवार सुझाए। अलग-अलग खोजों ने हर परिवार को सुधारा और समय-समय पर अच्छे उम्मीदवार साझा किए। मूल्यांकनकर्ता ने जाँचा कि जमा किया गया सर्किट आवश्यक आउटपुट देता है या नहीं, इनपुट सुरक्षित रखता है या नहीं, अस्थायी क्यूबिट साफ करता है या नहीं और फेज को सही ढंग से संभालता है या नहीं। फिर उसने Toffoli गेट और एक साथ आवंटित लॉजिकल क्यूबिट की अधिकतम संख्या गिनी। कार्य के विनिर्देश पर विफल उम्मीदवार खारिज किए गए; सही उम्मीदवारों को दोनों संसाधन संख्याओं के गुणनफल के आधार पर क्रम दिया गया।

शोधपत्र इसे OpenEvolve और Claude Mythos 5 का उपयोग करने वाली विकासवादी खोज कहता है। मॉडल के हर चरण को एक मूल प्रोग्राम, प्रतिक्रिया और संग्रह से सीमित वैकल्पिक प्रोग्राम मिले। मूल्यांकनकर्ता के नतीजों ने अगला सुझाव तय करने में मदद की। Anthropic के अनुसार, दीर्घवृत्तीय वक्र पर बिंदुओं के योग की एक लंबी खोज 53 घंटे चली और मनुष्यों ने बीच-बीच में अधिक व्यापक खोज के निर्देश दिए। शुरुआती विनिर्देश, कार्यों का चयन और अंक देने के नियम मनुष्यों ने तय किए थे।

बताई गई बचत और उसकी शर्तें

टीम की आठ कार्यों के नतीजों की तालिका में एक अनुकूलन एल्गोरिदम के डिकोडर, संख्यात्मक फलन, रसायन विज्ञान का एक सर्किट, लैटिस गेज सिमुलेशन और मॉड्यूलर प्रतिलोम शामिल हैं। Reed–Solomon डिकोडर के लिए शोधपत्र प्रकाशित आधारभूत डिजाइन के 5.1 मिलियन Toffoli गेट और अधिकतम 1,938 लॉजिकल क्यूबिट की तुलना प्रस्तावित डिजाइन के 440,000 गेट और 1,837 क्यूबिट से करता है। शोधपत्र की गणना के अनुसार, गेट और क्यूबिट की संख्याओं के गुणनफल वाला स्कोर 12 गुना सुधरता है। फिक्स्ड-पॉइंट गौसियन फलन के लिए बताई गई संख्या 24,000 गेट और 362 क्यूबिट से घटकर 1,583 गेट और 139 क्यूबिट हो जाती है, जिससे उसी स्कोर में 39 गुना सुधार होता है।

आठवें कार्य को अलग तरह से समझना जरूरी है। लेखक अभाज्य कोटि के परिमित क्षेत्र में मॉड्यूलर प्रतिलोम के लिए कोई एक आधारभूत डिजाइन या सुधार का एक गुणक नहीं देते, क्योंकि पहले की रचनाएँ कम क्यूबिट के बदले अधिक गेट इस्तेमाल करती हैं या इसका उलटा करती हैं। उनका पूरा बेंचमार्क सर्किट 4.0 मिलियन Toffoli गेट और 935 लॉजिकल क्यूबिट इस्तेमाल करता है। Anthropic के विवरण के अनुसार, नए परिवार का एक डिजाइन सबसे कम क्यूबिट वाले पुराने डिजाइन से 12% अधिक क्यूबिट इस्तेमाल करता है, लेकिन उसके गेट 17 गुना कम हैं। यह एक समझौता है, हर मान में कमी नहीं।

एक प्रस्तावित डिकोडर विश्वसनीयता के मामले में भी जानबूझकर एक समझौता करता है। वह अपवादों के सबसे खराब संभावित क्रम के लिए 665 क्यूबिट रखने के बजाय, एक असाधारण संग्रहीत मान के लिए 19 क्यूबिट आरक्षित करता है। शोधपत्र का अनुमान है कि बताए गए वितरण में लगभग हर 10,000 इनपुट में से एक को अधिक भंडारण की जरूरत होगी और वह विफल होगा। अन्य कार्य सटीकता या विफलता के अलग मानदंड इस्तेमाल करते हैं। तालिका की पंक्तियों की तुलना करते समय गेट और क्यूबिट की संख्या के साथ इन शर्तों को भी ध्यान में रखना जरूरी है।

गणना क्या तय नहीं कर सकती

मूल्यांकनकर्ता उन सर्किटों में कम्प्यूटेशनल-बेसिस इनपुट का व्यवहार देखता है जिनका कुशल शास्त्रीय सिमुलेशन संभव है। बड़े इनपुट क्षेत्रों में वह हर संभव इनपुट के सही होने का प्रमाण देने के बजाय चुने गए नमूनों की जाँच करता है। कुछ कार्यों के विनिर्देश बिल्कुल सटीक नतीजे माँगते हैं, फिर भी बताई गई पुष्टि सीमित परीक्षण समूहों पर आधारित है। ये जाँच हर कार्य के बताए गए इंटरफेस और त्रुटि-सहनशीलता के भीतर प्रस्तावों का समर्थन करती हैं; ये क्वांटम हार्डवेयर पर सर्किट चलने का प्रदर्शन नहीं हैं।

Toffoli गेट की संख्या और एक समय में लॉजिकल क्यूबिट की अधिकतम संख्या भविष्य की समय और स्थान लागत के परोक्ष संकेतक हैं। किसी मशीन की गेट डेप्थ, रूटिंग, त्रुटि-सुधार प्रणाली और भौतिक क्यूबिट यह बदल सकते हैं कि कौन-सा डिजाइन बेहतर है। लेखक हर कार्य के इनपुट निरूपण को भी तय रखते हैं, जिससे एन्कोडिंग के कुछ बदलाव खोज के बाहर रह जाते हैं। किसी आशाजनक उप-प्रक्रिया को पूरे एल्गोरिदम में लगाने से पहले ये सीमाएँ मायने रखती हैं।

सबसे मजबूत निष्कर्ष डिजाइन की विधि के बारे में है। जब किसी शोध समस्या का स्पष्ट विनिर्देश और पर्याप्त तेज स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता हो, तो मॉडल ऐसे सर्किट आर्किटेक्चर खोज सकता है जो स्थानीय गेट बदलावों की सरल शृंखला से छूट सकते हैं। संसाधनों की खास संख्याएँ अभी लेखकों के प्रीप्रिंट के नतीजे हैं; उनका स्वतंत्र पुनरुत्पादन और हार्डवेयर को ध्यान में रखकर मूल्यांकन बाकी है।

स्रोत और आगे पढ़ें

  • बड़े भाषा मॉडलों से अत्याधुनिक क्वांटम सर्किट खोजना. Andi Gu, Alek H. Kemeny, Susanne F. Yelin और Mikhail D. Lukin; arXiv v1, 15 अक्टूबर 2026 को जमा किया गया। मुख्य प्रीप्रिंट में खोज, मूल्यांकनकर्ता, आठ कार्यों के नतीजे, पुष्टि और सीमाएँ बताई गई हैं। यह शोध रिपोर्ट है, हार्डवेयर पर तैनाती नहीं।
  • Claude से अधिक कुशल क्वांटम सर्किट डिजाइन करना. Anthropic, 16 अक्टूबर 2026। शोध का लेखकों द्वारा दिया गया विवरण, जिसमें बिंदुओं के योग की 53 घंटे की खोज और मॉड्यूलर प्रतिलोम वाला समझौता शामिल है। भविष्य के व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटरों के बारे में इसका दृष्टिकोण एक अनुमानित संभावना है, देखा गया नतीजा नहीं।