53 小时，Claude 重新设计量子电路 · @katcat_AI · TwKit

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53 小时，一次围绕椭圆曲线计算的搜索。 Claude 写出候选电路，交给独立程序检查，再根据反馈继续改。研究者没有逐轮告诉它下一步怎么做，最后得到了一套新的设计。 这件事值得看。AI 已经开始承担一种具体的研究工作：在明确的约束下提出方案，把它实现出来，再拿结果检验。 人要把题目和裁判一起准备好 研究者给 Claude 的不只有一个分数，还有任务说明、数学要求、电路接口，以及检查结果是否合格的评测器。系统要求它探索不同路线，人也会偶尔提示它扩大搜索范围。 评分主要看两个量的乘积：Toffoli 门数，乘以峰值逻辑量子比特数。前者衡量一类关键操作的数量，后者衡量电路同时需要多大空间。论文也把 CCZ 门按等价口径计入。 这个安排能运转，有个重要前提：研究挑选的这类电路，可以用普通计算机有效检查候选方案，并统计资源消耗。模型负责找办法，评测器负责把反馈变成下一轮搜索的依据。 能写出一个评分函数，还不够。任务要说得清，约束要完整，检查结果还得足够可靠、足够便宜。否则机器可能只是在更快地追一个错误分数。 八类任务，不是同一题的八个答案 Anthropic 这项研究使用 Claude Mythos 5，覆盖化学、优化、量子模拟和数论等领域的八类基础计算任务。 按论文报告，其中七类相对研究采用的基线，同时减少了门数和量子比特需求，部分任务的两者乘积下降超过一个数量级。另一类则改进了空间与门数之间的取舍。 这里的 53 小时，只对应椭圆曲线那一次搜索，不是八类任务的总耗时。基线也并非全部都是此前已发表的最优电路，不能把结果简单压成“八个方案，七个打破纪录”。 多用一点空间，少做很多门操作 最值得细看的，是椭圆曲线点加法里的一项改进。它涉及模逆运算，可以粗略理解成：在特定的整数运算规则下，寻找相当于“倒数”的东西。 在这类可逆电路里，中间结果不能随手覆盖或丢掉，往往要回头撤销计算，清理临时状态。把过程全存下来，占空间；需要时再恢复，又要多做运算。 Claude 找到了一种从当前数值恢复分支信息的方法，再在“存下来”和“重新恢复”之间选择，让一种叫 divsteps 的算法可以更省地做成可逆电路。 看一组具体数字。下面统计的都是点加子程序的逻辑资源，门数为近似值。 935 比 838 多约 12%；400 万约为 7000 万的 1/17。它给出的，是用少量额外逻辑空间，换取大量门操作的减少。 第三行也得看：旧方案里，已经有门数更少的设计，只是需要更多量子比特。新结果增加了一种有价值的折中，并没有在所有指标上同时胜出。 它离破解比特币，还有哪些账没算？ 研究使用的曲线参数对应 secp256k1。比特币和以太坊普通账户的签名都涉及这条曲线；点加也是量子算法求解相关离散对数问题时要反复执行的子程序。因此，这类优化与未来的密码攻击成本有关。 但门数降到约 1/17，不能直接换成破解时间缩短 17 倍。还要算其他计算步骤、门操作的并行程度、硬件速度，以及纠错开销。 935 个逻辑量子比特，也不是一台破解机器只要 935 个物理量子比特。逻辑量子比特是受保护的计算单元，实际硬件通常要用多个物理量子比特及纠错操作来支撑，开销取决于具体方案。 这项研究没有给出完整攻击所需的整机规模和运行时间，结果也不是在真实量子机器上完成破解。拿现有设备的物理量子比特数量，直接对照这里的逻辑数量，会把两种账混在一起。 新的变量，是谁来搜索这些改进 量子计算的资源门槛，一直同时受硬件和算法影响。算法优化并不是 AI 出现后才有的事。 这次的新意在于：模型开始参与寻找算法结构上的改进，而且能把想法推进到代码和验证。部分关键结论还用 Lean 做了形式化证明。 我更看重这种分工：人定义问题、边界和验收办法，机器承担更多候选方案的搜索与实现。它能不能稳定地加快其他研究，还要看后续结果。 对加密资产来说，现在还不能据此重画破解倒计时。但只盯着硬件多了多少量子比特，也已经不够。电路本身需要多少资源，同样会变。

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