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@mylifcc · 2026-10-17 02:15

为什么让 LLM 设计量子电路比写普通代码难得多？因为量子编程有两个反直觉的铁律： 1. 不能像经典程序那样只跑 if-then 的单个分支（叠加态下两个分支的操作都得进电路）； 2. 不能直接 free() 覆盖中间草稿数据（必须通过逆运算 Uncompute 擦除，否则会破坏相干性）。 Anthropic 最新研究展示了一套极其优雅的“AI 算法发现范式”：用 Claude Mythos 5 配合自动化评估器，在空间（Qubits）与时间（Toffoli Gates）的极限博弈中，一次性刷榜了 8 个核心量子计算原语。 拆解这套闭环架构与 Claude 发现的底层工程 Trick： 极简闭环设计：输入纯文本数学规范 → Claude 编写 Python 电路生成代码 → 外部评估器检验确定性输入输出并按 Qubits × Gates 打分 → 无人工干预多轮自进化。 化学分子对称性复用：在编译铁硫（Fe-S）分子模拟电路时，Claude 自动识别出分子的对称性与重复结构，将重复计算重构为单次计算后复用。 裁剪极端长尾组件：识别出现有 SOTA 电路中为极罕见输入预留的高昂组件并完成无损重构。 动态空间-时间折中曲线：在椭圆曲线点加（Point Addition）中，通过动态调整“存储分支 vs 解码分支”的阈值，生成了一整族超越人类历史最优解的帕累托前沿电路。 只要一个科学问题满足“可以用代码表达结构”+“能用程序快速验证打分”，LLM 就能在封闭循环里跑出超越人类专家的底层设计

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