就在刚刚，Anthropic公布了一项令人震惊的研究成果。
Mythos 5已实现完全自主闭环，设计出了比人类“最优方案”效率高出许多的全新量子电路！
而且，这一切都是在纯语言描述的条件下完成的。
在关键的解码任务里，Claude将计算成本大幅削减了12倍乃至17倍！
更令人惊叹的是，为了达成目标，它自主推导出了人类此前从未发现的全新代数恒等式。
仅用53个小时，Mythos 5就超越了人类耗费数年心血的研究。
有网友感叹：“每一位物理学博士刚刚才意识到，自己多年苦心钻研的论文，AI用几句大白话就能写出比它优秀10倍的版本……”
人类遭遇瓶颈：量子计算的“绝望之谷”
为何设计量子电路如此困难？
要知道，传统计算机依靠0和1（比特）来储存信息。
而量子计算机则使用“量子位”。借助量子叠加态，它能同时处理海量数据。一旦真正投入实用，它将能破解密码、开发绝症特效药、寻找室温超导材料……
然而，目前的量子计算机存在严重缺陷。
第一，量子位数量太少。 现有机器最多只有几百上千个量子位，无法运行复杂算法。
第二，它们过于脆弱。 微小的环境噪声——一丝热量、一点震动，甚至穿透地球的宇宙射线——都会导致量子位出错。错误一旦累积，计算结果便毫无价值。
由于硬件上的限制，科学家们只能在“软件（算法电路）”上精打细算，试图用最少的量子位和最短的时间完成计算。
但量子电路的编程，与我们日常编写的代码完全是两回事。
它面临两大难以逾越的障碍：
1. 缺少“If-then”条件判断： 传统程序可以依据条件选择A或B路径。但量子计算机处于所有可能性的叠加态，必须在每次运行时同时包含A和B的操作。
2. 绝不能“丢弃垃圾”： 传统程序计算完中间结果后，会清空内存。但在量子世界，信息不可被丢弃，因为量子计算必须绝对可逆！ 强行擦除中间草稿会污染结果。要清理内存？唯一办法是将刚才的计算“倒放”一遍，但这又会消耗昂贵的量子门。
这迫使人类科学家不得不在“空间（量子位）”和“时间（计算步数）”之间极限权衡。
以FeMoco为例（这是一种固氮酶核心，对化肥制造至关重要）。
2017年，人类估计需要50万亿个Toffoli门才能完成计算。经过顶级科学家8年的绞尽脑汁，这个数字才降至3.4亿。
人类用了8年。而Claude，只用了53个小时。
53小时，Mythos创造奇迹
Anthropic启动了一个STEM Fellows项目。
他们向Mythos 5下达了一项任务——
我用大白话给你描述化学、优化、物理模拟和数论领域的8个基础量子电路，你自己去设计吧。
整个过程是全自动闭环的。
短短53小时内，Claude在8个任务上全部击败了人类公开发表的最优设计！
它直接打破了人类的思维定势，找到了全新的结构和数学规律。
让我们来看看它最令人震撼的两个神级操作。
操作一：自主推导新数学公式，破解死局
在数论和密码学（如椭圆曲线计算）中，有一个耗时的核心步骤“点加法”，其中最昂贵的操作就是模块化求逆。
传统计算机做这个很快，有一种算法叫“divsteps”：将两个数字不断交换、加减、折半，最终得出结果。在这个过程中，传统计算机会产生大量“分支信息（草稿）”，算完后丢弃。
但是，量子计算机不能丢弃草稿！
如果要用量子电路运行divsteps算法，就必须将所有历史分支信息存储下来。这需要天文数字般的量子位，根本不现实。因此，人类科学家认为这条路行不通。
但Claude不信邪。
它思考：既然存储草稿成本太高，那能不能不存草稿，直接从结果中“反推”出草稿？
一开始，Claude像个勤奋的学生，盲目猜测了几种规则，但在处理256位的大数字时，终于崩溃了。
然而接下来，令人毛骨悚然的操作发生了：Claude放弃了暴力测试，直接开始纯数学的理论推导。它深入研究了divsteps的迭代过程，硬生生地证明出一系列全新的代数恒等式！
根据新数学公式，Claude写出了一个精确的解码规则，甚至用lean完成了形式化！
最终，Claude拿出了人类历史上第一个无需存储分支历史的量子divsteps可逆实现方案。
与人类设计相比，它在仅增加12%量子位的情况下，将量子门数量暴降了17倍！
操作二：爆改谷歌算法架构，算力成本锐减12倍
第二个惊人突破，发生在“解码量子干涉测量（DQI）”算法中。这是量子计算机用于物流调度、材料设计的最强武器。
简单来说，DQI算法最耗钱的一步，是用一个叫里德-所罗门（Reed-Solomon）的解码器去纠错。
此前，谷歌专家设计的方案，是采用“扩展欧几里得算法”。
但由于量子电路“不能走不同分支”的死板规定，谷歌不得不将计算拉长到极其夸张的回合数，浪费了大量算力。
Claude接到任务后，看了一眼谷歌的方案，迅速得出结论：这个算法与量子电路不匹配，必须更换。
它直接将核心引擎换成了“Berlekamp-Massey解码法”。该算法每轮动作一致，完美契合量子电路的死板特性。
然而，换算法带来了新的“内存危机”！每轮计算都会产生大量临时数据，不能删除，需要留着以后“倒放”使用。如果全部存储下来，需要665个量子位，简直是天文数字。
Claude又开始神操作了：它先用同样的“反推法”消除了大部分存储需求，只剩下个别“异常值”。
如果按照人类最保守的做法，还需要预留很多空间。
但Claude居然自己写了一个高速模拟器，跑了整整4.03亿次样本测试，精确测量异常发生的概率！
结果，它发现：绝大多数情况只需要存储1个值。
于是，Claude干脆只给电路预留了19个量子位的存储空间。
这套“换核心算法 + 极致内存复用 + 大数据精算预留空间”的三连招打完，Claude设计的解码器，其门数量比前架构整整减少了12倍！
原来需要1小时的计算，现在几分钟就能搞定。
网友炸锅：我的物理学博士论文成笑话了？
这份报告一出，外网直接沸腾了。
有人说，“量子领域的预测时间线，要被彻底打乱了。人类能提前很多年得到一台有用的量子机器！”
有人感慨说：以前我们在让AI解释现有的科学，但现在，AI已经在发现我们自己都没明白的东西。
最绝望的是，可能每个物理学博士都发现：自己苦心研究的论文，AI有个大白话版本，而且比自己的好10倍。
改变人类历史的里程碑来了
Mythos 5的这个成就，实在令人激动。
FeMoco固氮酶模拟，人类干了8年，Mythos 5只用了53个小时。这意味着，软件正在拯救硬件！
我们本以为，要造出能研发新药、制造清洁化肥的量子计算机，还需要人类花十几年，去攻克“几百万量子位”难关。
但现在，不用等硬件升级了，AI直接把算法压缩十倍百倍，“破机器”也能跑出颠覆结果！
更有想象力的是，由于量子计算机的每一环都可以用代码描述、验证并评分，Anthropic指出一种诱人的可能——
未来的AI，不再是单独优化某个电路，而是从最底层的硬件物理结构，到最上层的算法逻辑，进行“全局联合优化”！
人类，将直接按AI的图纸去造硬件。
科技大爆炸的奇点，比我们想象的还要近得多。
参考资料：
https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits
本文来自微信公众号 “新智元”（ID：AI_era），作者：ASI启示录，36氪经授权发布。爱游戏体育认为，这一进展标志着AI在量子计算领域的应用迈出了关键一步。