Истраживачи који раде са Anthropic користили су Claude Mythos 5 за предлагање квантних кола, па предлоге проверили засебним програмом. У препринту предатом 15. октобра извештавају о мањем броју Toffoli капија и мањем вршном броју кубита него у упоредним нацртима за седам од осам задатака изградње кола. Осми, модуларна инверзија у пољу простог реда, дао је породицу различитих компромиса између капија и кубита.

То су процене за предложена логичка кола, а не мерења са квантног рачунара. Резултат је користан истраживачима који одлучују где пројектовање уз AI може помоћи: тим је моделу дао прецизну функцију коју треба реализовати и брз начин да одбаци нетачне покушаје. BIG CHANGE је прегледао рад и Anthropic-ов приказ истраживања од 16. октобра. Нисмо покретали претрагу, репродуковали процене ресурса нити извршавали коло на хардверу.

Велика промена

  • Шта се променило: Претрага вођена евалуатором произвела је нацрте кола за осам наведених основних операција квантног рачунарства. Рад извештава о мање капија и кубита у седам задатака, уз другачији компромис за модуларну инверзију.
  • Зашто је важно: Велики квантни алгоритам више пута позива мање рутине. Смањење процењених ресурса за те рутине могло би да умањи захтеве будуће реализације, ако нацрти издрже интеграцију са корекцијом грешака и хардверским ограничењима.
  • Шта пратити: Независна провера конструкција кола, наведених буџета грешке и процена ресурса за конкретан хардвер одредиће колико резултати важе изван ових тест-примера.

Модел предлаже; евалуатор проверава

Квантно коло мора да сачува информације које обичан програм може да препише. Привремене вредности морају се очистити обрнутим извођењем поступка који их је произвео, што се назива поништавање израчунавања, односно uncomputation. Чување тих вредности заузима кубите; њихово поновно рачунање троши капије. Рад се усредсређује на рутине чије се понашање може изразити класичном функцијом уграђеном у реверзибилну квантну операцију. Та ограничена класа омогућава практичну аутоматизовану проверу исправности.

За сваки од осам задатака истраживачи су написали захтевано улазно-излазно понашање и започели претрагу празним програмом. Claude је предложио више породица алгоритама као Python програме који граде кола. Засебне претраге унапређивале су сваку породицу, уз повремено дељење јаких кандидата. Евалуатор је проверавао да ли предато коло даје тражени излаз, чува улазе, чисти привремене кубите и правилно обрађује фазу. Затим је бројао Toffoli капије и највећи број истовремено додељених логичких кубита. Кандидат који не задовољи спецификацију био је одбачен; ваљани кандидати рангирани су производом та два броја ресурса.

Рад то назива еволуционом претрагом уз OpenEvolve и Claude Mythos 5. У свакој итерацији модел је добијао родитељски програм, повратне информације и ограничен скуп алтернатива из архиве. Резултати евалуатора усмеравали су следећи предлог. Anthropic каже да је дуга претрага сабирања тачака на елиптичкој кривој трајала 53 сата, уз повремене људске подстицаје за шире истраживање. Почетне спецификације, избор задатака и правила оцењивања били су људске одлуке.

Пријављене уштеде и њихови услови

Тимска табела резултата за осам задатака обухвата декодере за оптимизациони алгоритам, нумеричке функције, хемијско коло, симулацију решеткасте баждарне теорије и модуларну инверзију. За Reed–Solomon декодер рад пореди објављену полазну конструкцију са 5,1 милиона Toffoli капија и вршних 1.938 логичких кубита са предлогом од 440.000 капија и 1.837 кубита. Према обрачуну рада, резултат добијен множењем броја капија и кубита побољшава се 12 пута. За Гаусову функцију са фиксним зарезом пријављени бројеви падају са 24.000 капија и 362 кубита на 1.583 капије и 139 кубита, што доноси 39 пута бољи резултат тог производа.

Осми задатак захтева другачије тумачење. Аутори не наводе једну полазну конструкцију нити фактор побољшања за модуларну инверзију у пољу простог реда, јер раније конструкције размењују више капија за мање кубита или обрнуто. Њихово потпуно референтно коло користи 4,0 милиона Toffoli капија и 935 логичких кубита. Према Anthropic-овом приказу, један нацрт из нове породице користи 12% више кубита од најмањег ранијег нацрта, али 17 пута мање капија. То је компромис, а не смањење свих ресурса.

Један предложени декодер такође намерно прави компромис у поузданости. Резервише 19 кубита за једну сачувану изузетну вредност уместо 665 кубита за најгори могући низ изузетака. Рад процењује да би под наведеном расподелом приближно једном од 10.000 улаза требало више меморије и да би обрада тог улаза била неуспешна. Други задаци користе другачије критеријуме тачности или неуспеха. Читалац који пореди редове мора да задржи те услове уз бројеве капија и кубита.

Шта прорачун не може да разреши

Евалуатор прати улазе у рачунској бази (computational basis) кроз кола која омогућавају ефикасну класичну симулацију. За велике домене проверава узорковане улазе, уместо да докаже исправност сваког могућег улаза. Неке спецификације траже тачне резултате, али њихова пријављена валидација и даље користи коначне тест-скупове. Те провере подржавају предлоге унутар наведеног интерфејса и толеранције грешке сваког задатка; не приказују извршавање кола на квантном хардверу.

Број Toffoli капија и вршни број логичких кубита посредни су показатељи будућих временских и просторних трошкова. Дубина капија, рутирање, систем корекције грешака и физички кубити машине могу променити који је нацрт пожељнији. Аутори такође фиксирају приказ улаза за сваки задатак, остављајући неке промене кодирања изван претраге. Та ограничења су важна пре примене обећавајућег потпрограма у целом алгоритму.

Најјачи закључак односи се на метод пројектовања. Када истраживачки проблем има јасну спецификацију и довољно брз независан евалуатор, модел може да истражи архитектуре кола које би једноставан низ локалних преправки капија могао пропустити. Конкретни бројеви ресурса остају резултати ауторског препринта, који чекају независну репродукцију и процену са уважавањем хардвера.

Извори и додатно читање