谷歌 AI 团队自动发现量子程序，量子算术成本降 290 倍
dair_ai · x · 2026-11-09
Google DeepMind 与 Google Quantum AI 联合发布论文《Discovering formally verified quantum programs with AI》，让 LLM agent 团队编写并形式化验证量子程序。
核心思路
- 经典计算机只能在小型实例上模拟测试量子算法，模拟驱动的搜索无法触及量子计算真正有用的规模
- 研究者将问题规约与成本目标写成 Lean 定理，agent 团队提出程序，Lean 内核验证正确性与成本，独立比较器再复核每个被接受的答案
- agent 团队通过共享 wiki 记录结果与死胡同，并在定期组织的「会议」上交流想法
成果
- 相比此前最佳基线，量子算术成本降低 290 倍
- 聚变、光化学、药物代谢相关模拟分别改进 11 倍、8 倍、2.5 倍
- 并行搜索基线改进最高 1.4 倍
作者认为，大规模人机智能协作加数学证明的严谨性，能让研究者设计出当前经典与量子计算机都无法测试的算法，缩短通往实用量子计算的道路。
「研究」频道最新
- 研究者吐槽：拿凸优化硬套 ML 方法像给积木磨角 — caglar_ee · 2026-11-09
- 非凸优化之谜：八九十年代的解析解根本不靠凸性 — caglar_ee · 2026-11-09
- DefFlow：用 3D 点流让机器人把绳、布揉成指定形状 — drsrinathsridha · 2026-11-09
- RLDM 2027 大会官宣第二位主讲人：《对齐问题》作者 Brian Christian — dabelcs · 2026-11-09
- Nature 书评:AI 正在改变数学,人类洞见或成过去阶段 — LucaAmb · 2026-11-09
- 无视觉无触觉:Tu Darmstadt 展示纯本体感知人形踢球玩滑板 — Jan_R_Peters · 2026-11-09