Claude Mythos 5 设计出创纪录的高效量子电路

Claude Mythos 5 在椭圆曲线方面的突破性成果依赖于一个特定的数学技巧。在可逆的“divsteps”模逆运算中，量子电路通常必须存储每一步算术运算中的符号和分支决策，这会消耗大量量子比特。Claude发现了一个数学不变量，使得这些分支决策可以在事后从更新的算术寄存器中恢复，而无需单独存储，从而消除了对专用记账量子比特的需求。最终的设计比此前最佳构造多使用约12%的量子比特，但将门数量减少至大约十七分之一 ^[2]。Claude的贡献超出了典型电路论文的范畴，它在Lean定理证明器中形式化地证明了该算术不变量的正确性，而不仅仅是依赖抽查验证 ^[2]。

第二项成果则走了一条不同的路径。对于一种名为解码量子干涉测量（Decoded Quantum Interferometry）方案中使用的Reed-Solomon解码器电路，Claude将标准解码方法替换为Berlekamp-Massey解码，并构建了自定义模拟器以精确确定电路的内存大小，而非防御性地过度配置量子比特。这一替换使Toffoli门数量相比Google Quantum AI此前的构造减少了约12倍，从约510万门降至约44万门，同时将峰值量子比特使用量从1,938减少至1,837 ^[3]。Anthropic还单独报告称，仅存储优化一项就将存储记录所需的量子比特数从840减少至19 ^[1]。

“极少人类干预”的表述掩盖了一个更有趣的细节——这一细节埋藏在Anthropic自己的技术博文之中：Claude在这次合作中是保守的一方，而非鲁莽的一方。该公司描述其天性保守，指出它反复质疑看似改进的结果，甚至对已经得到充分支持的结果仍持续进行双重乃至三重验证 ^[1]。人类研究人员不得不主动干预，通过提示引导它拓宽搜索范围，超越既定方法，而不是满足于对已知设计进行安全、渐进的调整 ^[2]。

椭圆曲线模逆设计端到端耗时53小时，人类的参与仅限于初始指令和偶尔推动其进一步探索 ^[2]。评分由一个与提出设计的模型分离的评估程序完成，根据Toffoli门数量乘以峰值量子比特使用量对候选方案打分，因此一个看似合理但错误的电路会得零分，而不会因看起来可信而胜出 ^[1]。

“极少人类干预”这一表述本身在公告传播至更广泛受众后成为争议点：在Reddit上，一些评论者反驳称该过程并非如描述那般完全放手，认为这低估了工程师实际引导工作的程度，而原帖发布者则回应称Anthropic的技术博文描述了一系列递进式改进步骤，但并未完全解决这一分歧。

17倍或12倍这类关键倍数的实际意义取决于其对比的基线，而该基线在八项基准测试中各不相同。至少在其中一项改进任务——Hermitian码解码器中，文献中此前从未发表过可逆量子电路；Anthropic自己的比较基准是其自行构建的一个直接可逆构造，而非已确立的先前设计 ^[1]。这比击败一个经过同行评审的基线证据力更弱，外部读者在全盘接受八项胜利时应特别权衡这一差距。

这种质疑在公众反应中也自然浮现：在Reddit上一个广受点赞的讨论中，最高票评论质疑这些结果是否真正与先前发表的文献进行了比对，还是仅与Anthropic自己的基准进行了比较，认为量子电路的结果应能客观地与外部工作对照，而不仅是自我报告的增益。此外，这些结果均未在物理量子硬件上运行。解码器约万分之一的失败率来自大规模数值模拟（约4.03亿次样本运行）^[2]，而更广泛的预印本于2026年10月15日左右发布至arXiv，尚未经过同行评审 ^[3]。门数量的节省作为计算资源估算确实存在，但在实际量子计算机上的有效性仍有待验证。

量子算法的实用性取决于其实现电路，而缩小这些电路在过去通常需要数年的人类努力。化学基准领域体现了这一规模：2017年，模拟FeMoco（固氮酶）分子的Toffoli门估算数量约为50万亿，到2026年已降至约3.4亿门，这一约15万倍的减少是研究社区近十年渐进式算法进步的成果 ^[2]。而Claude在类似椭圆曲线任务上的重新设计仅耗时53小时，且主要为自主完成。

解码器工作则涉及具体的时间利害关系：Reed-Solomon解码器所解决的最优多项式交集问题，据估计在Frontier超级计算机上经典计算需约3个月，而在未来的量子计算机上仅需约1小时 ^[1]。这种加速只有在实现它的电路足够高效、能适应近期硬件的实际量子比特预算时才能实现。项目合作名单直接反映了这一利害关系：团队中的哈佛研究人员Mikhail Lukin同时也是QuEra Computing的联合创始人兼首席科学家 ^[2]，这将电路效率工作与一家对实用量子硬件有商业利益的公司直接关联。