Anthropic用Claude重构量子电路 综合成本最高降39倍
AI技术投降派
在物理硬件难以突变的前提下，AI通过牺牲极小比特或容错率推升算法上限，使量子软件栈效能无需更换硬件即可提升一个数量级。
AI-assisted summary of AI把量子电路门数砍掉17倍，AI攻克量子电路 — original source. Check the original for full context.
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Key ideas
- Anthropic让部分撤除安全护栏的Mythos 5模型自主运行53小时设计量子电路，在8项基准任务中7项超越已发表最佳方案，高斯采样综合成本最高降幅达39倍。 (0:00)
- 在椭圆曲线点加法任务中，Claude多付12%比特将门数缩减至原方案的1/17，并自主推导出一个经Lean形式化证明的新代数恒等式。 (2:50)
- 整个优化依托Open Evolve进化框架构建纯自动闭环，利用Cake Mix电路语言在经典计算机上进行精确模拟验证与成本打分，轮间完全剔除人工干预。 (1:44)
- 业内质疑指出8项任务中仅5项规格严格对等，且实验数据源于经典模拟下的资源估算而非量子真机实测，本质上类似可模拟电路上的“代码高尔夫”。 (5:03)
Detailed notes
## Background 该视频由B站UP主“AI技术投降派”于2026年10月19日发布。视频围绕Anthropic最新公布的一项突破性研究展开，拆解了撤除安全护栏的Claude（Mythos 5）如何在53小时内自主设计8项量子电路并刷新其中7项记录，从物理退相干限制、自动化闭环机制、代表性突破到技术质疑进行了全方位剖析。
## TL;DR 在超导量子态如“冰雕”般面临微秒级退相干与千门37%良品率严苛限制的背景下，Anthropic通过自然语言任务书、Cake Mix经典可验证电路与Open Evolve搜索框架构建了53小时无人工介入的AI闭环系统。Claude在椭圆曲线点加法中以增加12%比特为代价将门数削减至1/17，并在里德-所罗门解码器中通过4亿次经典模拟将门数压低至谷歌方案的1/12。尽管社区指出其存在口径不对齐、经典可模拟电路上的“代码高尔夫”嫌疑以及缺乏真机实测等争议，该成果仍展现了“硬件一台不换，算法上限先涨一个数量级”的巨大潜力。
## Atmosphere & style 全片节奏紧凑、叙事冷静且极富工程师视角的硬核质感。主讲人擅长用“冰雕融化”、“装修队雇人”等极具画面感的技术比喻化繁为简，行文间既有对AI自主发现数学新恒等式与极端参数压缩的震撼与赞叹，又保持着清醒严谨的批判性审视。从物理底层规律的残酷账本切入，到对争议批评的一针见血梳理，呈现出一种充满张力且充满技术思辨的叙述气场。
## Bulletin - [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=0s) Anthropic让部分撤除安全护栏的Mythos 5模型自主运行53小时设计量子电路，在8项基准任务中7项超越已发表最佳方案，高斯采样综合成本最高降幅达39倍。 - [02:50](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=170s) 在椭圆曲线点加法任务中，Claude多付12%比特将门数缩减至原方案的1/17，并自主推导出一个经Lean形式化证明的新代数恒等式。 - [01:44](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=104s) 整个优化依托Open Evolve进化框架构建纯自动闭环，利用Cake Mix电路语言在经典计算机上进行精确模拟验证与成本打分，轮间完全剔除人工干预。 - [05:03](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=303s) 业内质疑指出8项任务中仅5项规格严格对等，且实验数据源于经典模拟下的资源估算而非量子真机实测，本质上类似可模拟电路上的“代码高尔夫”。
## Key takeaways - [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=0s) 量子态退相干时间仅有数百微秒，单门操作需数十纳秒，导致硬件整体预算仅约1万道门。 - [00:46](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=46s) 按千分之一的两比特门单步错误率连乘计算，连续执行1000道门后系统整体无错良品率暴跌至37%，门数多寡直接决定量子计算存活率。 - [01:44](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=104s) Anthropic将量子设计改造为“任务书-Claude写代码-Cake Mix验证评分-进化迭代”的闭环，人类研究员仅在极端保守卡顿时进行方向提示。 - [01:44](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=104s) Cake Mix电路表示法使得普通经典电脑能够精确验证电路输出正确性、辅助比特归零及相位准确性，无需真机介入即可打分反馈。 - [02:50](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=170s) 在椭圆曲线点加法电路中，Claude用增加12%比特的线性硬件代价换取门数暴降至1/17，综合成本锐减93%。 - [02:50](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=170s) Claude在里德-所罗门解码器中通过4.03亿次经典模拟验证，以允许的万分之一失败率为代价，将极端异常比特从665个激进压缩至19个，门数压至谷歌方案的1/12。 - [04:05](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=245s) 在量子化学圣杯FeMoco分子模拟上，人类学者耗时8年通过手工纯算法迭代将门数压低15万倍，而Claude在53小时内在此高起点上再次将综合成本缩减4.1倍。 - [05:03](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=303s) 独立复核发现宣称刷新的8项任务中仅5项属于严格完全对等对比，其余3项通过引入极微小允许失败率的非确定性设计换取了门数下降。 - [05:03](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=303s) 社区指出当前优化本质上是在经典可模拟规则明确环境下的“代码高尔夫”，且关键代码暂未公开、尚未触及无法经典模拟的真实深水区。 - [06:00](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=360s) 该研究的核心现实价值在于：即便量子物理硬件底座一台不换，仅凭AI优化的算法设计就能让实际可运行的算法上限先涨一个数量级。
## Detailed walkthrough ### [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=0s) 门数就是存活率：冰雕预算与37%良品率
2026年10月16日，Anthropic公布了一项震撼量子计算界的研究成果：他们让AI模型Claude独立设计了8项量子电路任务，其中7项做出了优于此前已发表最佳方案的结果，最大的一项综合成本降幅达到了惊人的39倍。承担这次设计任务的模型名为Mythos 5（与Fable 5同底座，但被部分撤除了安全护栏），在没有人类日常干预的情况下，模型自主运行了53个小时。
要理解这个成绩有多硬，首先要算清一笔量子力学的物理账：量子态就像一座被直接放置在室温环境下的冰雕，从雕刻成型的那一刻起，它就在不可逆转地融化，这个物理退化过程在量子计算中被称为“退相干”。对于超导量子比特来说，整座冰雕彻底融化的倒计时通常只有区区几百微秒；而对它“刻一刀”——即执行一次量子门操作——大约需要几十纳秒。两者相除，留给算法的全部预算其实只有大约1万道门。
比物理时间倒计时更严酷的是良品率累积崩塌。目前业内两比特量子门的错误率大约在千分之一左右，单看一次操作似乎准确率很高，但量子计算的错误是连乘累积的。一旦连续执行1000道量子门，整套电路从头到尾完全不出错的综合概率瞬间暴跌至仅剩37%。正因如此，主讲人尖锐地指出：“门越多,活到最后的概率指数级下跌,所以量子电路设计就三件事,少占量子比特,少用门,别超时。”在量子世界里，门数多寡直接关乎整个量子态计算能否存活。过去为了把门数砍下来，学术界只能依赖研究者在论文里进行一版又一版的纯手工数学推导，每一微小的优化往往都要消耗科研人员数月的心血。
- **融化预算**：超导量子比特退相干时间仅有数百微秒，每次量子门耗时数十纳秒，全局预算仅约1万道门。 - **良品率断崖**：按千分之一的两比特门单步错误率计算，连续执行1000道门后，全流程无错的良品率仅剩37%。 - **核心优化指标**：电路优化的核心在于以极少量子比特在退相干时间内压缩总门数。
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[01:44](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=104s) 自动进化闭环：任务书、Cake Mix 与无人工介入
Anthropic这次彻底颠覆了传统手工推导的研发流程，将量子电路设计改造为一个纯自动化的闭环系统。整个流程由自然语言驱动并依托搜索框架自主演进，其搜索机制基于Open Evolve（开源实现的进化搜索框架，沿袭了AlphaFold/AlphaEvolve同款范式），轮次与轮次之间完全剔除了人类的直接干预。
```mermaid flowchart TD accTitle: Claude量子电路自动设计闭环 accDescr: 展示从自然语言任务书到Claude写电路、Cake Mix验证评分并反馈循环的流程
subgraph User["人类角色 (退居外围)"] A["撰写自然语言任务书<br>(定义输入/计算边界)"] H["偶尔提示拓宽思路<br>(仅当模型过于保守时)"] end
subgraph Loop["自动进化闭环 (53小时无人工介入)"] B["Claude (Mythos 5)<br>自主编写电路"] C["Cake Mix 电路表示<br>(经典计算机精确模拟)"] D["自动评估器检验<br>1. 输出与相位正确性<br>2. 辅助比特是否归零"] E["综合成本打分<br>(量子比特数 × 门数)"] F["Open Evolve 框架<br>反馈分数并迭代"] end
A --> B B --> C C --> D D --> E E --> F F --> B H -.->|"突破死循环"| B ```
该闭环的运作逻辑严格划分为四个步骤： 1. **输入任务书**：由人类工程师撰写一份明确的自然语言规范，交代清楚需要计算什么目标、数学边界在哪里以及输入数据的结构长什么样。 2. **模型生成代码**：Claude模型根据任务书自主编写具体的量子电路代码。 3. **经典计算机验证（核心关键）**：此阶段生成的电路采用了名为Cake Mix的特定表示语言。这一设计的精妙之处在于，其电路逻辑可以直接在普通经典电脑上进行精确验证。自动评估器会严苛逐项审查：输出结果是否正确、辅助量子比特最终是否干净归零、量子相位是否准确无误，并依据“量子比特数 × 门数”计算出最终的综合成本得分。 4. **进化迭代反馈**：得分与报错信息自动回传给模型进入下一轮变异与重构，持续循环。
在这个流水线中，人类研究员退到了极其边缘的位置，仅负责写好初始任务书；只有在极少数情况下——比如模型陷入过度保守、反复自我怀疑的死循环时——人类才会从旁提示一句“想得更开阔些”。在那项极其复杂的椭圆曲线点加法任务中，整个闭环就是这样不眠不休地自主跑了整整53个小时。
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[02:50](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=170s) 两笔最硬的账：1/17的门数交易与4亿次模拟的豪赌
在Claude拿出的成绩单中，有两项最具代表性、技术含金量最硬的核心成果，展示了AI在算法结构探索上的突破。
第一笔账是**椭圆曲线点加法电路**（Elliptic Curve Point Addition）。这是量子计算机未来破解椭圆曲线公钥密码体系（ECC）中最关键的底层核心子程序，其最大难点在于极其繁琐的模逆运算。过去人类学者提出的方案极度“抠门”，为了尽可能省下极其稀缺的量子比特，宁愿堆砌大量冗长的门操作。Claude在此处却反其道而行之：它主动让量子比特数量增加了12%，但成功将量子门的总数暴砍至原有方案的约十七分之一（1/17）。
主讲人形象地打了个比方：“装修队多雇12%的人,工期从17个月压到一个月,总工时省93%。”这笔交易在量子物理层面极为合算——量子比特的增加只带来线性的硬件开销，而门数的减少却能呈指数级遏制物理退相干和错误累积。更令人震惊的是，Claude并非盲目试凑，而是自主推导出了一个此前文献未见的新代数恒等式，从而彻底绕过了存储分支历史的开销；该代数恒等式后续还通过形式化验证工具Lean完成了严格的数学证明。
第二笔账则是**里德-所罗门解码器**（Reed-Solomon Decoder）。Claude将该解码器的量子门数量砍到了谷歌此前公开方案的约十二分之一（1/12）。为了实现这种极致压缩，AI甚至在算法设计里进行了一场惊心动魄的概率“豪赌”。在理论上的最坏极端情况下，电路需要预留高达665个量子比特来存储所有的异常解码记录；而Claude在经典模拟环境中直接对该解码流程进行了多达4亿零300万次（403,000,000次）的高并发解码测试，最终发现绝大部分异常分布高度集中，几乎每次只需要存储一个值即可。于是它大胆砍掉冗余空间，仅仅保留了19个量子比特。这种做法虽会带来约万分之一（0.01%）的运行失败率，但完全落在该算法任务预先设定的允许容错区间之内，以微小的代价换取了整体电路规模的数量级暴降。
- **椭圆曲线点加法电路**：比特增加12%，门数降至约1/17，综合成本锐减93%；发现全新代数恒等式并经Lean形式化证明。 - **里德-所罗门解码器**：门数压低至谷歌方案的1/12；通过4.03亿次模拟验证，以万分之一失败率为代价，将异常记录比特由665个压缩至19个。
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[04:05](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=245s) 全局成绩单与参照系：FeMoco 8年的接力 vs 53小时自主推导
除了上述两个典型案例，Claude在此次横跨数值计算、量子化学、最优化问题、物理模拟以及数论等领域的8项量子电路基准任务中，全方位交出了降本成绩单：
| 任务领域 / 算法名称 | 相比此前最佳方案的综合成本降幅 | |:--- |:--- | | 高斯采样（Gaussian Sampling） | 约 39 倍 | | HHL算法旋转角（HHL Rotation Angles） | 约 32 倍 | | 里德-所罗门解码器（Reed-Solomon Decoder） | 约 12 倍 | | 库仑势计算（Coulomb Potential） | 约 9.9 倍 | | 格点规范场模拟（Lattice Gauge Simulation） | 约 7.7 倍 | | 铁钼辅因子分子模拟（FeMoco Molecular Simulation） | 约 4.1 倍 |
为了让普通受众真切感受到“综合成本降低几倍到几十倍”在科研上的真实分量，主讲人引入了量子化学领域的圣杯级标杆——**固氮酶活性中心铁钼辅因子（FeMoco）**的模拟历史作为参照系。
在2017年刚提出该课题时，学界估算模拟一次FeMoco分子需要高达50万亿道量子门；在此后的8年时间里，全球顶尖量子物理学者、化学家与计算机科学家几拨人马接力赛跑，不断改良算法，终于手工把门数压低到了3亿多道门，整体下降了约15万倍。然而必须认清的是，这8年15万倍的飞跃，完全是靠人类研究者在草稿纸和论文里死磕算法与电路设计得来的，硬件底座提供了“零贡献”。主讲人感慨道：“这条纯脑力的进步轴一直是量子计算最慢的轴。”而如今，Claude仅凭借53小时的自主算力迭代，就在前人8年接力优化的极高起点上，又硬生生把FeMoco的计算成本再往下砍了4.1倍。
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[05:03](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=303s) 质疑账本与终局意义：硬件一台不换，算法上限先涨一个数量级
面对如此亮眼的成果，量子计算社区和计算机理论界在惊叹之余，也迅速翻开了审视这项研究的“质疑账本”。主讲人强调必须客观看待两面性，梳理出了四个关键的审视切口： 1. **对比口径并不完全对等**：独立复核指出，宣称刷新的8项任务对比中，只有5项在输入输出、严格零误差等规格上做到了绝对的对口径PK；另外有3项（如解码器等）实际上是Claude利用了允许极小概率失败的软约束（例如万分之一失败率），用非确定性设计换取了门数暴降。 2. **“代码高尔夫”论调**：在黑客新闻（Hacker News）等社区上，最高赞的评论尖锐指出，由于这些电路都使用了Cake Mix语言，能在经典计算机上精确验证，因此这套过程本质上更像是AI在一套规则极度明确、反馈信号极其灵敏的可模拟电路上玩“代码高尔夫”（Code Golf，即用最简短的代码达成目标），并未真正涉足无法经典模拟的真实深水区。 3. **倍数来自理论资源估计而非真机实测**：报告中列出的数十倍降幅均来自逻辑门与量子比特乘积的理论资源预估，并没有被直接编译烧录并运行在真实的物理超导量子计算机上。 4. **开源透明度与学界反应**：该研究公布后，关键底层代码与提示词尚未完全向社区开源公开发布；由于成果发布仅一天，业内真正的量子计算元老与顶级学者整体上仍在复核观望，尚未进行公开背书或深度定性。
然而，无论口径如何苛刻，这项工作展示的技术爆发力依然不容忽视。正如主讲人总结全篇的核心论断：“它的意义一句话就能说完,量子硬件一台不换,能跑的算法上限先涨一个数量级。”
在物理量子比特相干时间、制备工艺短时间内难以取得突变的前提下，由AI主导的电路重构提前将量子计算软件栈的效能推升了一个台阶。至于这套进化搜索范式未来是否能够从经典可模拟的体系，进一步跨越到完全无法被经典模拟的“真正量子霸权领地”，将是科学界留给下一个阶段的全新命题。
## Notable quotes > [05:03](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=303s) 量子硬件一台不换,能跑的算法上限先涨一个数量级。 — 主讲人
> [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu?t=0s) 门越多,活到最后的概率指数级下跌,所以量子电路设计就三件事,少占量子比特,少用门,别超时。 — 主讲人
## Mentioned Anthropic, Claude, Mythos 5, Fable 5, Open Evolve, AlphaFold, AlphaEvolve, Cake Mix, Lean, 谷歌, Hacker News, FeMoco, HHL算法, 里德-所罗门解码器
## Video description 10月16日，Anthropic公布研究：让Claude独立设计8项量子电路任务，7项做出优于已发表最佳方案的结果，最大一项综合成本降39倍。干活的模型是部分撤除安全护栏的Mythos 5，整个设计过程自主跑了53个小时。这期拆四件事：为什么门数就是命，这个闭环怎么转，成绩单到底有多硬，质疑账本上写了什么。
00:05 开场：8项任务，7项刷新，53小时 00:46 为什么门数是命：冰雕预算与37%良品率 01:44 自动闭环：任务书→Claude→评估器，轮间无人工 02:50 两笔最硬的账：1/17的交易与4亿次模拟的豪赌 04:05 成绩单与参照系：FeMoco 8年15万倍 vs 53小时 05:03 质疑账本：5项对齐、代码高尔夫论、估计非实测 06:00 结论：硬件一台不换，算法上限先涨一个数量级
量子态是冰雕：融化倒计时几百微秒，每一刀（量子门）都有出错机会，一千道门连做良品率只剩37%——所以门数就是存活率。Claude的闭环是：自然语言任务书→kickmix电路（普通电脑可精确验证）→自动评估器查正确性并按"比特数×门数"打分→反馈下一轮，轮次之间无人工；人只写任务书，偶尔在模型太保守时提一句想得更开阔些。
但账本两面都要看。椭圆曲线点加电路多付12%比特换门数1/17（综合成本降93%，还用Lean证明了新恒等式）；解码器门数降到谷歌方案的1/12，代价是万分之一运行失败（在允许误差内）。独立复核指出8项中仅5项规格完全对等；HN最高赞说这本质是"可经典模拟电路上的代码高尔夫"；倍数是资源估计非实测；代码未公开。量子圈大佬尚未表态。
论文：arxiv.org/abs/2610.22367 官方：anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits
[Source](https://www.bilibili.com/video/BV1rXnT6kEsu)