Anthropic ujar manawa model Claude Mythos 5 wis ngrancang sirkuit kuantum sing nambah desain sing paling apik sadurunge diterbitake ing pitung wolung tugas komputasi, ing sawetara kasus kanthi urutan gedhene utawa luwih. Pratelan kasebut, dilebokake ing kirim riset sing diterbitake dina Jumuah lan kertas 46 kaca sing dikirim menyang arXiv tanggal 15 Oktober, minangka demonstrasi paling konkrit ing laboratorium yen model basa gedhe bisa ngasilake desain ilmiah asli tinimbang ngringkes kawruh sing ana.
Karya kasebut dipimpin dening Andi Gu liwat Program STEM Fellows Anthropic, kanthi bimbingan saka fisikawan kuantum Anthropic Alek Kemeny lan kerja sama karo fisikawan Harvard Susanne Yelin lan Mikhail Lukin, sing uga dadi pangadeg perusahaan komputasi kuantum QuEra. Makalah kasebut, kanthi irah-irahan "Nemokake sirkuit kuantum canggih kanthi model basa gedhe," mbukak 46 kaca kanthi 10 angka lan enem tabel, miturut Unite.AI, sing dadi salah sawijining toko pertama sing nglaporake asil kanthi rinci bebarengan karo The Quantum Insider lan Teknik Menarik.
Wolung tugas kasebut minangka primitif komputasi - rutinitas dhasar saka algoritma kuantum sing luwih gedhe dibangun - kalebu kimia, optimasi, simulasi kuantum, teori angka, lan komputasi numerik. Miturut abstrak kertas kasebut, ing pitung saka wolung tugas, sirkuit sing ditemokake sacara signifikan nyuda jumlah gerbang Toffoli lan count qubit relatif marang negara seni, dene sing kaping wolu ngasilake arsitektur sing bisa dibatalake anyar kanggo inversi modular lapangan utama.
Kanggo liputan terus-terusan babagan asil riset Anthropic lan balapan sing luwih akeh kanggo ngetrapake AI ing ilmu, tututi liputan [kabar AI] (https://aibuzzwire.news) nalika lapangan berkembang.
Cara Kerja Loop Tertutup
Proses desain minangka loop evolusi ing ngendi model basa ngusulake sirkuit lan evaluator independen mriksa. Sirkuit kuantum bisa ditulis minangka kode biasa, supaya Claude Mythos 5 diajukake designs minangka program Python, nampa saran bener lan skor saka evaluator, lan direvisi - tanpa input manungsa antarane babak.
Skor kasebut sengaja prasaja: jumlah qubit dikalikan karo jumlah gerbang. Produk kasebut minangka proxy kanggo suwene sirkuit bakal ditindakake ing komputer kuantum ing mangsa ngarep, lan menehi model target obyektif kanggo push mudhun.
Sirkuit kuantum uga ngetrapake kendala sing ora ditindakake dening piranti lunak biasa. A sirkuit ora bisa cabang ing yen-banjur pancasan, amarga kaleksanan ing superposition saka akeh input bebarengan lan kudu ngemot operasi kanggo saben path saben wektu iku mlaku. Sampeyan uga ora bisa ngilangi informasi, amarga saben langkah kudu bisa dibalik - asil penengah kudu disimpen utawa "ora diitung" kanthi nglakokake komputasi sing ngasilake kanthi mbalikke, kanthi biaya ing gerbang tambahan. Kendala kasebut meksa perdagangan antarane count qubit lan runtime, yaiku desain Claude sing diganti maneh.
Lari 53 Jam Ngasilake Algoritma Inversi Modular Anyar
Panemuan rinci pisanan babagan tambahan titik, operasi inti ing algoritma kuantum kanggo masalah logaritma diskrit kurva eliptik lan salah sawijining pathokan standar lapangan. Umume biaya ana ing siji langkah - inversi modular, versi wraparound saka divisi sing digunakake ing aritmetika kurva elips.
Miturut kiriman Anthropic, Claude nampa ringkesan siji-paragraf sing nerangake aturan matematika lan kepiye evaluator bakal ngetung saben desain, banjur kerja sajrone 53 jam kanthi intervensi manungsa minimal sadurunge teka ing pendekatan sing anyar. Komputer klasik nangani inversi modular kanthi efisien kanthi cara sing disebut divsteps, nanging cara kasebut ora tau ngasilake sirkuit kuantum praktis, amarga reversibility meksa sirkuit kanggo ngrekam operasi sing dipilih ing saben pengulangan - lan nyimpen riwayat cabang kasebut mbutuhake jumlah qubit tambahan.
Wawasan Claude yaiku manawa rekaman kasebut ora perlu disimpen kabeh: informasi cabang bisa didekode mengko kanthi mriksa pasangan nomer sing diprodhuksi ing saben pengulangan. Aturan dekoding awal bisa digunakake ing kasus tes cilik nanging gagal kanthi ukuran masalah 256-bit, ujare kiriman kasebut. Model kasebut banjur mbuktekake seri identitas aljabar anyar babagan pengulangan, ngasilake rumus dekoding sing tepat, divalidasi ing simulasi numerik skala gedhe, lan ngresmikake klaim kasebut ing asisten bukti Lean.
Asil kasebut, ujare Anthropic, minangka implementasine divsteps sing bisa dibatalake kanthi ora ana riwayat cabang sing disimpen. Amarga dekoding ngirit qubit nanging biaya runtime, Claude ngasilake desain kulawarga ing sadawane wates antarane loro kasebut. Siji sirkuit ing kulawarga kasebut nggunakake 12% luwih akeh qubit nanging 17 kaping luwih sithik gerbang tinimbang desain sadurunge sing paling cilik; kirim jeneng designs sadurunge diterbitake paling apik minangka Schrottenloher (2026) lan Luo et al. (2026).
Dekoder 12x luwih murah kanggo Optimasi Kuantum
Target panemuan kaloro decoded quantum interferometry (DQI), diterangake ing postingan kasebut minangka salah sawijining kandidat paling kuat kanggo nyepetake kuantum superpolinomial. Langkah paling larang algoritma kasebut yaiku dekoder sing mbenerake kesalahan, lan prakiraan dening peneliti Google Quantum AI sing dikutip ing postingan kasebut nuduhake manawa conto tartamtu saka masalah persimpangan polinomial sing optimal bakal njupuk kira-kira telung sasi ing superkomputer Frontier lawan kira-kira sejam ing komputer kuantum ing mangsa ngarep - kanthi umume jam kasebut digunakake kanggo dekoding Reed-Solomon.
Sirkuit dekoder sing paling canggih sadurunge dibangun ing algoritma Euclidean sing ditambahi, sing jumlah langkah gumantung saka input, meksa sirkuit kuantum kanggo ngetung komputasi sajrone kasus sing paling awon lan mbukak saben operasi ing saben babak. Claude malah ngatur sirkuit ing sekitar dekoding Berlekamp–Massey, sing nindakake pakaryan sing padha saben babak. Nggawe sing bisa dibalèkaké nggawe masalah memori, kang model ditanggulangi statistik: nulis simulator kacepetan dhuwur lan mbukak 403 yuta sampel dekoding kanggo ngukur sepira kerepe nilai ngédap kelakon. Meh saben roto dibutuhake kanggo nyimpen paling siji nilai, supaya sirkuit cadangan 19 qubits tinimbang 665 desain paling awon mbutuhake, karo kira-kira siji roto ing 10.000 gagal - tingkat kirim ngandika uga ing budget kesalahan tugas. Optimisasi nyuda jumlah gerbang dekoder kanthi faktor 12 relatif marang konstruksi Google sadurunge, liwat owah-owahan ing tingkat metode, arsitektur, lan anggaran sumber daya.
Apa Iku Penting — lan Apa Ora Mbuktekaken
Kanggo nggambarake taruhan kasebut, kiriman Anthropic nyritakake sejarah FeMoco, klompok wesi-sulfur ing jantung nitrogenase, enzim sing digunakake bakteri kanggo ngowahi nitrogen dadi amonia. Ing 2017, peneliti ngira yen ngitung energi lemah FeMoco mbutuhake kira-kira 50 triliun gerbang Toffoli; seri saka kemajuan algoritma liwat wolung taun nggawa kira-kira 340 yuta - abang 150.000-fold sing cocog karo sawetara jam komputasi ing mesin mangsa karo watara telung yuta qubit fisik. Kontras sing digambarake perusahaan ora jelas: yen dandan 150,000 kali lipat njupuk akeh kelompok riset wolung taun, dene asil kurva eliptik metu saka 53 jam siji.
Caveats padha cetha. Komputer kuantum saiki mung duwe atusan nganti ewonan qubit, lan qubit kasebut sensitif banget marang gangguan, mula iki minangka desain kanggo hardware mbesuk tinimbang demonstrasi ing mesin sing digunakake. Lan asil kasebut minangka klaim Anthropic dhewe, sanajan didhukung dening bukti Lean, validasi angka, lan evaluator independen; nliti peer luwih akeh saka kertas arXiv mung diwiwiti.
Anthropic uga nglapurake pola prilaku awal sing kudu dicathet: ing eksperimen awal Claude konservatif, bola-bali mriksa asil sing didhukung kanthi apik lan kaping telu lan luwih milih pendekatan sing akrab. Tim kasebut nglawan iki kanthi mbutuhake sawetara desain sing beda-beda sacara kualitatif kanthi paralel lan sok-sok ndadékaké model kanggo nggedhekake telusuran - ati-ati sing padha, cathetan kiriman, sing nyebabake bukti Lean ing wiwitan.
Prospek perusahaan kasebut yaiku AI pungkasane bisa ngoptimalake saben komponen komputer kuantum sing dikoreksi kesalahan, saka algoritma nganti hardware, kanggo masalah tartamtu. Yen asile terus, kertas bisa dieling-eling kurang kanggo sirkuit siji tinimbang kanggo demonstrasi manawa model basa bisa nahan dhewe ing salah sawijining disiplin desain komputasi sing paling nuntut.
Tetep Ahead saka AI
Komputasi kuantum, model perbatasan, lan terobosan riset ing antarane dheweke maju kanthi cepet. Waca liyane warta AI ing AI Buzz Wire.
Waca warta AI liyane →
