Исследователи, работающие с Anthropic, использовали Claude Mythos 5 для разработки квантовых схем, а затем проверяли предложения отдельной программой. В препринте, представленном 15 октября, они сообщают, что в семи из восьми задач построения схем число вентилей Toffoli и пиковое число кубитов ниже, чем у выбранных для сравнения конструкций. Восьмая задача — модульное обращение в поле простого порядка — дала семейство схем с различными компромиссами между числом вентилей и кубитов.

Это оценки для предложенных логических схем, а не измерения на квантовом компьютере. Результат полезен исследователям, которые решают, где может помочь проектирование с участием ИИ: команда задала модели точную функцию для реализации и быстрый способ отбраковывать неверные попытки. BIG CHANGE изучил статью и опубликованное Anthropic 16 октября описание исследования. Мы не запускали поиск, не воспроизводили оценки ресурсов и не исполняли схему на оборудовании.

Большая перемена

  • Что изменилось: Поиск под управлением оценщика дал конструкции схем для восьми заданных примитивов квантовых вычислений. Статья сообщает о меньшем числе вентилей и кубитов в семи задачах и об ином компромиссе для модульного обращения.
  • Почему это важно: Большой квантовый алгоритм многократно вызывает небольшие процедуры. Снижение расчётных ресурсов этих процедур могло бы уменьшить требования будущей реализации, если конструкции сохранят преимущества при интеграции с коррекцией ошибок и аппаратными ограничениями.
  • За чем следить: Независимое изучение конструкций схем, заявленных бюджетов ошибок и оценок ресурсов для конкретного оборудования определит, насколько результаты применимы за пределами этих тестовых задач.

Модель предлагает, оценщик проверяет

Квантовая схема должна сохранять информацию, которую обычная программа может перезаписать. Временные значения нужно удалять, обращая вычисления, которые их создали; этот процесс называется обратным вычислением, или uncomputation. Хранение этих значений занимает кубиты, а повторное вычисление требует вентилей. Статья посвящена процедурам, поведение которых можно описать классической функцией, встроенной в обратимую квантовую операцию. Для этого ограниченного класса автоматическая проверка корректности практически выполнима.

Для каждой из восьми задач исследователи описали требуемое соответствие входов и выходов и начали поиск с пустой программы. Claude предложила несколько семейств алгоритмов в виде программ на Python, строящих схемы. Отдельные поиски улучшали каждое семейство, периодически обмениваясь сильными кандидатами. Оценщик проверял, выдаёт ли предложенная схема требуемый результат, сохраняет ли входы, очищает ли временные кубиты и правильно ли обрабатывает фазу. Затем он подсчитывал вентили Toffoli и максимальное число одновременно выделенных логических кубитов. Кандидатов, нарушавших спецификацию задачи, отклоняли; допустимые варианты ранжировали по произведению двух ресурсных показателей.

В статье это названо эволюционным поиском с использованием OpenEvolve и Claude Mythos 5. На каждой итерации модель получала родительскую программу, обратную связь и ограниченный набор альтернатив из архива. Результаты оценщика использовались для следующего предложения. По сообщению Anthropic, длительный поиск схем сложения точек эллиптической кривой шёл 53 часа; люди время от времени подсказывали модели расширить поиск. Исходные спецификации, выбор задач и правила оценки определяли люди.

Заявленная экономия и её условия

Подготовленная командой таблица результатов по восьми задачам охватывает декодеры для алгоритма оптимизации, численные функции, схему для химических расчётов, моделирование решёточной калибровочной теории и модульное обращение. Для декодера Reed–Solomon статья сравнивает опубликованный базовый вариант с 5,1 миллиона вентилей Toffoli и пиковым числом 1 938 логических кубитов с предложенной конструкцией на 440 000 вентилей и 1 837 кубитах. По принятой в статье методике показатель произведения числа вентилей и кубитов улучшается в 12 раз. Для гауссовой функции с фиксированной точкой заявленные показатели снижаются с 24 000 вентилей и 362 кубитов до 1 583 вентилей и 139 кубитов, что даёт улучшение этого показателя в 39 раз.

Восьмую задачу нужно трактовать иначе. Авторы не приводят единого базового варианта или коэффициента улучшения для модульного обращения в поле простого порядка: прежние конструкции обменивают большее число вентилей на меньшее число кубитов или наоборот. Их полная эталонная схема использует 4,0 миллиона вентилей Toffoli и 935 логических кубитов. Согласно описанию Anthropic, одна конструкция нового семейства использует на 12% больше кубитов, чем самая компактная из прежних, но в 17 раз меньше вентилей. Это компромисс, а не снижение всех показателей.

Один из предложенных декодеров также сознательно идёт на компромисс в надёжности. Он резервирует 19 кубитов для одного исключительного сохранённого значения вместо 665 кубитов для наихудшей возможной последовательности исключений. По оценке статьи, примерно одному входу из 10 000 потребовалось бы больше памяти, и обработка завершилась бы неудачей при заданном распределении. В других задачах используются иные критерии точности или отказа. Сравнивая строки таблицы, читатель должен учитывать эти условия вместе с числом вентилей и кубитов.

Чего расчёт не устанавливает

Оценщик отслеживает входы в вычислительном базисе в схемах, допускающих эффективное классическое моделирование. Для больших областей входных данных он проверяет выборку, а не доказывает корректность для каждого возможного входа. Спецификации некоторых задач требуют точных результатов, но и для них описанная проверка использует конечные наборы тестов. Эти проверки подкрепляют предложенные конструкции в пределах заданных интерфейса и допустимой ошибки каждой задачи; они не показывают работу схемы на квантовом оборудовании.

Число вентилей Toffoli и пиковое число логических кубитов — косвенные показатели будущих затрат времени и памяти. Глубина схемы, маршрутизация, система коррекции ошибок и физические кубиты конкретной машины могут изменить предпочтительность конструкций. Авторы также фиксируют представление входов каждой задачи, поэтому некоторые изменения кодирования остаются вне поиска. Эти ограничения важны до применения перспективной подпрограммы в полном алгоритме.

Самый убедительный вывод касается метода проектирования. Если исследовательская задача имеет чёткую спецификацию и достаточно быстрый независимый оценщик, модель может исследовать архитектуры схем, которые простая последовательность локальных преобразований вентилей могла бы пропустить. Конкретные ресурсные показатели остаются результатами авторского препринта и ожидают независимого воспроизведения и оценки с учётом оборудования.

Источники и дополнительные материалы

  • Поиск передовых квантовых схем с помощью больших языковых моделей. Andi Gu, Alek H. Kemeny, Susanne F. Yelin и Mikhail D. Lukin; arXiv v1, представлено 15 октября 2026 года. В основном препринте описаны поиск, оценщик, результаты восьми задач, проверка и ограничения. Это исследовательский отчёт, а не внедрение на оборудовании.
  • Разработка более эффективных квантовых схем с Claude. Anthropic, 16 октября 2026 года. Авторское объяснение исследования, включая 53-часовой поиск схем сложения точек и компромисс при модульном обращении. Изложенные перспективы будущих практических квантовых компьютеров — прогноз, а не наблюдаемый результат.