AI自主设计量子电路，53小时超越人类数年研究

Anthropic公布一项研究：其模型Mythos 5在纯语言描述下，自主闭环设计出比人类“最佳方案”更高效的量子电路。在关键解码任务中，Claude将计算成本降低12倍甚至17倍，并自主推导出人类此前未发现的新代数恒等式。53小时内，Mythos 5在8个基础量子电路设计任务上全部击败人类公开发表的最优设计。

量子电路设计长期受硬件限制：量子位少且脆弱，环境噪声易导致错误堆积。科学家只能在算法电路上优化，但量子编程面临两大难题：不能使用“If-then”分支，且信息不可丢弃、计算必须可逆，清理中间结果需“倒放”计算，消耗昂贵量子门。以模拟FeMoco为例，2017年估计需50万亿个Toffoli门，顶级科学家8年才降至3.4亿；而Claude仅用53小时。

Anthropic的STEM Fellows项目让Mythos 5根据自然语言描述自主设计8个量子电路，流程全自动闭环：Claude用Python写设计，评估程序按“量子位数×量子门数量”打分，Claude根据反馈自行反思迭代，无人类干预。

两项突破尤为突出。其一，在数论和密码学的“点加法”模块化求逆中，传统divsteps算法会产生大量分支信息，量子电路无法丢弃草稿，人类认为此路不通。Claude放弃暴力测试，转向纯数学推导，证明出一系列新代数恒等式，写出精准解码规则并用Lean完成形式化，给出人类首个无需存储分支历史的量子divsteps可逆实现方案：仅增加12%量子位，量子门数量暴降17倍。

其二，在“解码量子干涉测量”算法中，谷歌此前用扩展欧几里得算法，因量子电路不能分支而拉长回合、浪费算力。Claude判断该算法不匹配，改用Berlekamp-Massey解码法，每轮动作一致，契合量子电路特性。但换算法带来存储危机，全存临时数据需665个量子位。Claude用“反推法”消灭大部分存储需求，又自写高速模拟器跑4.03亿次样本测试，精确测量异常概率，发现绝大多数情况只需存1个值，最终仅留19个量子位存储。这套组合使解码器门数量比前架构减少12倍，原需1小时的计算缩短至几分钟。

该研究引发外网热议。有评论认为量子领域时间线将被彻底打乱，人类能提前多年获得有用量子机器；也有人感慨AI已从解释现有科学转向发现人类未理解的东西。Anthropic指出，由于量子计算每一环都可用代码描述、验证并评分，未来AI可能从底层硬件物理结构到上层算法逻辑进行“全局联合优化”，人类将直接按AI图纸造硬件。