Anthropic 与哈佛：LLM 进化搜索设计的量子电路 8 项任务中 7 项超现有最优
dair_ai · x · 2026-10-17
Anthropic、哈佛及合作者发布论文，用 LLM 驱动的进化搜索自动发现量子电路设计。
方法（基于 OpenEvolve）：
- LLM（Claude Mythos 5）提出电路生成程序与架构改写方案
- 独立评估器验证每个候选电路的正确性并按成本打分（以 Toffoli 门数 × 峰值量子比特数排序）
- 最优设计作为种子进入下一轮进化
结果：
- 8 项任务中 7 项发现的电路显著优于已知最优设计，同时降低 Toffoli 门数与量子比特数
- 任务覆盖数值计算、化学、优化、量子模拟与数论
- 第 8 项任务发现了一种新的素域模逆可逆架构：让经典算法 divsteps 首次可用于可逆算术，并改善 Toffoli-量子比特权衡
- 由于评估器逐一验证电路，每项报告的增益都是经过检验的
作者认为这为「评估器引导的 LLM 与量子算法结构协同设计」打开了大门。
所属事件:Anthropic 用 Claude 设计量子电路，多项超越已发表最优方案(3 条相关)→
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