刚刚，Mythos 5破解量子计算重大难题 - 奥马哈成牌规则

Anthropic刚刚公布了一项令人震惊的研究成果。

Mythos 5已经实现了自主闭环，设计出远超人类“最优方案”的全新量子电路，并且这一切都是在纯语言描述的条件下完成的。

在关键的解码任务中，Claude将计算成本大幅降低了12倍甚至17倍。

更令人惊讶的是，为达成目标，它自主推导出了人类从未发现的全新代数恒等式。

在53个小时内，Mythos 5就超越了人类数年的研究成果。

有网友惊呼：“每一个物理学博士刚刚都发现，他们苦心钻研多年的论文，AI只用几句大白话就能写出10倍优秀的版本……”

人类被卡脖子了：量子计算的“绝望之谷”

为什么设计量子电路如此困难？

要知道，传统计算机使用0和1（比特）来存储信息。

而量子计算机使用的是“量子位”。借助量子叠加态，它可以同时处理海量信息。一旦真正实用化，它能破解密码、研发绝症特效药、寻找室温超导材料……

然而，目前的量子计算机存在重大缺陷。

第一，量子位太少。 现在的机器顶多几百上千个量子位，根本不足以运行复杂算法。

第二，它们太脆弱。 稍微有一点环境噪音——一点热量、一点震动，甚至穿透地球的宇宙射线，都能让量子位出错。错误一旦堆积，算出来的结果毫无用处。

由于硬件上的缺陷，科学家们只能在“软件（算法电路）”上疯狂抠细节，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，与平时的代码完全是两种东西。

它有两座难以逾越的大山：

1.没有“If-then”： 传统程序可以判断条件，走A路线或B路线。但量子计算机是所有可能性的叠加，它必须在每次运行时，把A和B的操作全都包含进去。

2.绝对不能“丢垃圾”： 传统程序算完一个中间结果，用完就把内存清空了。但在量子世界，信息不能被丢弃，因为量子计算必须是绝对可逆的！ 强行把中间草稿擦掉，结果就会污染。想清理内存？唯一的办法就是把刚才的计算“倒放”一遍，但这又要消耗昂贵的量子门。

这迫使人类科学家不得不在“空间（量子位）”和“时间（计算步数）”之间极限拉扯。

以模拟FeMoco为例（这是一种固氮酶核心，对制造化肥至关重要）。

2017年，人类估计需要50万亿个Toffoli门才能算出来。经过顶级科学家8年的绞尽脑汁，这个数字才被降到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开展了一个STEM Fellows项目。

他们给Mythos 5下达了一个任务——

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。

整个过程都是全自动闭环的。

1. Claude用Python写出量子电路设计。
2. 自动评估程序检查它对不对，并给出一个“得分”（使用的量子位数 × 量子门数量）。
3. Claude拿到反馈，没有人类插手，自己反思、迭代。

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！

它直接推翻了人类思维定势，找到了全新的结构和数学规律。

让我们来看看它最炸裂的两个神级操作。

操作一：自主推导新数学公式，破解死局

在数论和密码学（比如椭圆曲线计算）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”：把两个数字不断地交换、加减、折半，最后得出结果。在这个过程中，传统计算机会产生大量的“分支信息（草稿）”，算完就扔。

但是，量子计算机不能扔草稿！

如果要用量子电路跑divsteps算法，就必须把所有历史分支信息全存下来。这需要占用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走不通。

但Claude不信邪。

它想：既然存草稿太贵，那能不能不存草稿，直接从结果里把草稿“反推”出来？

一开始，Claude像个勤奋的学生，盲猜了几种规则，但在面对256位的大数字时，它终于崩了。

然而接下来，让人汗毛倒立的操作来了：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写出了一个精准的解码规则，甚至用lean完成了形式化！

最终，Claude拿出了人类历史上第一个不需要存储分支历史的量子divsteps可逆实现方案。

与人类设计相比，它在只增加了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

第二个惊人的突破，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，谷歌专家们设计的方案，是用“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，谷歌不得不把计算拉长到极夸张的回合数，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：这算法和量子电路不匹配，得换。

它直接把核心引擎换成了“Berlekamp-Massey解码法”。它每轮动作都一样，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”！每轮计算都会产生一堆临时数据，不能删，得留着以后“倒放”用。如果全存下来，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”消灭了大部分存储需求，只剩下个别“异常值”。

如果按照人类最保守的做法，还得预留很多空间。

但Claude居然自己写了个高速模拟器，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1个值。

于是，Claude干脆只电路留了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，实在太令人激动了。

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。就像在奥马哈公共牌中，玩家需要从众多可能性中找到最优策略，AI如今也在量子计算领域展现了类似的洞察力。

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。