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BTC TLDR：核心要点
Claude Mythos 5 大幅降低量子计算门电路需求
- Anthropic 报告称，在量子纠错解码方面实现了 12 倍的效率提升。
- 仅针对椭圆曲线运算，Claude Mythos 5 就将量子电路的门电路需求减少了 17 倍。
- 通过改进算法和存储方式，Claude 重新设计了量子解码电路，使门电路数量减少了 12 倍。
- 该 AI 模型优化了涵盖化学、物理模拟、优化及数学领域的八项量子计算任务。
研究验证与现状
研究人员已通过模拟和数学证明验证了电路的改进效果，但尚未进行物理硬件测试。目前的研究成果仍属于电路设计层面，而非在物理量子处理器上完成的实际计算。现有硬件在量子比特稳定性、纠错能力以及执行扩展计算所需的资源方面仍面临挑战。
Claude Mythos 5 显著降低量子计算门电路需求
Anthropic 发布了一项最新研究，显示其 AI 模型 Claude Mythos 5 开发的量子电路所需的计算门电路数量最多减少了 17 倍。这一 10 月 16 日发布的发现紧随 Google 近期在量子计算领域取得的突破之后，Google 在其 Willow 处理器实验中成功降低了错误率。
根据 Anthropic 的研究，该 AI 模型改进了八个涵盖量子化学、物理模拟、优化和数论的电路设计。这些结果源于自动化设计测试，尽管研究人员尚未在量子硬件上演示这些电路。
这项研究涉及 Anthropic 的 STEM 研究员项目，由 Andi Gu 领导，并得到物理学家 Alek Kemeny 的支持。哈佛大学的 Susanne Yelin 和 Mikhail Lukin 也参与了该项目，重点考察了用于更大型量子算法的计算任务。
Claude Mythos 5 接收了描述八个电路设计问题的书面指令，并通过自动评估器求解。系统检查了每个提案的正确性，并通过量子比特需求和量子门电路数量来衡量其效率。
椭圆曲线点加法的突破
其中一项实验聚焦于椭圆曲线点加法，该操作需要模逆运算来完成数学计算。Claude 开发了一种可逆版本的 divsteps 算法，避免了在计算过程中存储分支历史。
与之前公开发布的最小电路相比， resulting design 将量子门电路需求减少了约 17 倍。然而，改进后的设计需要多占用 12% 的量子比特，这在内存和计算操作之间形成了一种权衡。
这些发现顺应了人们对量子硬件效率以及复杂密码学计算所需资源的日益关注。早期的 Google 量子计算研究曾探讨未来机器如何挑战比特币中使用的椭圆曲线加密技术。
Anthropic 的实验持续了约 53 小时，在此期间，Claude 反复测试并完善其数学方法。研究人员通过数值模拟和使用 Lean 软件的形式化数学证明，验证了模逆方法的有效性。
量子纠错解码效率提升 12 倍
在进行 Decoded Quantum Interferometry 优化算法中的 Reed–Solomon 解码工作时，Claude Mythos 5 取得了另一项改进。该模型用 Berlekamp–Massey 算法取代了扩展欧几里得方法，从而减少了解码过程中所需的运算次数。
与 Google 之前的构建方案相比，重新设计的电路将门电路需求减少了约 12 倍。Claude 测试了 4.03 亿个样本，并在指定的误差允许范围内，将预留存储空间从 665 个量子比特减少至 19 个。
对加密货币安全的启示
随着加密货币公司开始为可能针对现有数字签名系统的未来量子攻击做准备，这项研究显得尤为重要。早期的关于量子威胁加密货币的研究探讨了人工智能的进步如何影响密码学安全。
与此同时，Coinbase 最近敦促比特币开发者开始准备抗量子升级措施，并警告称实施过程可能需要数年。其比特币量子安全建议涵盖了支持未来过渡的替代签名系统和钱包设计。
Anthropic 一直在为科学研究和技术问题解决开发 Claude 模型，包括编码和数学应用。其早期的 Claude Opus 5.5 版本则侧重于编码性能和专业应用。
最新成果仍需进一步测试，特别是在物理量子计算机上的验证。Anthropic 尚未宣布新设计电路的硬件演示或部署时间表。
