Anthropic：Claude Mythos 5 只凭文字说明和自动评分器设计量子电路，8 类任务中 7 类超过已发表最佳方案，综合成本最多降约 39 倍；另找到新的可逆模逆算法

这件事意味着什么

【要点】

Anthropic 于北京时间 10 月 17 日 01:29 发布研究文章《Designing more efficient quantum circuits with Claude》，同步公开论文（arXiv 2610.22367，作者为 Anthropic STEM Fellows 项目的 Andi Gu、Anthropic 量子物理学家 Alek Kemeny，以及哈佛的 Susanne Yelin、Mikhail Lukin）。

研究者只给 Claude Mythos 5 一段纯文字任务说明，加上一个自动检查正确性并按「量子比特数 × Toffoli 门数」打分的评测程序，让它在开源进化搜索框架 OpenEvolve 里反复提方案、看反馈、再改。覆盖化学、优化、量子模拟、数论等 8 类基础电路：7 类同时减少了量子比特和门数，综合成本最高降到约 1/39（定点高斯函数）、HHL 旋转角约 1/32、Reed–Solomon DQI 解码器约 1/12。第 8 类椭圆曲线点加法中，Claude 连续跑 53 小时，找到一种不用存分支历史的可逆 divsteps 模逆算法，并用 Lean 写了形式化证明；其中一个版本比此前最省比特的设计多用 12% 比特、少用 17 倍门。

【可核验】

Anthropic 文章：https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits

论文：https://arxiv.org/abs/2610.22367

Anthropic 官方帖：https://x.com/AnthropicAI/status/2111152183240511640

【我们的判断】

一、这是「模型 + 可自动验证的评分器」做科研的又一个硬案例：成果是可复核的电路和成本表，不是演示视频。

二、要看清边界：对比的是已发表的最佳电路，任务说明、评分方式、允许的失败率都由人设定；人也偶尔提示它「想得更开」。文章自己说 Claude 早期偏保守，爱重复检查、偏向老方法。

三、离实用量子计算仍远：电路更省只是其中一环，纠错和硬件才是主要瓶颈。值得关注的是，这类方法后续能否被量子圈独立复现，并扩展到纠错码等环节。