Claude提出新量子電路，如何省下計算過程的「草稿」？

（媒角抵加／林承志綜合報導）哈佛大學與Anthropic研究團隊10月15日公開預印本，讓Claude設計量子電路，再交由程式挑錯與評分。研究提出一種從數值回推運算路徑的新架構，減少保留計算紀錄的負擔，並公開程式與測試規則。成果屬於電路設計與資源估計，尚非量子硬體實測；對台灣研究與教學者，公開任務提供了檢查AI科學成果的具體入口。

關鍵資訊

• 研究主體：哈佛大學與Anthropic等單位的四名研究者，使用Claude Mythos 5搜尋量子電路設計。
• 主要成果：團隊報告八項任務中，七項同時減少Toffoli閘與量子位元；另一項提出模反元素的新可逆架構。
• 驗證方式：公開評估程式檢查輸出、相位與工作空間，部分任務容許少量失敗。
• 研究狀態：預印本與公開程式；報告的是特定任務的邏輯電路成本。

量子電路為何還要清掉計算「草稿」？

量子電路可以理解為一串處理量子位元的運算步驟。IBM量子運算教材以電路模型描述量子操作；這裡的「電路」著重運算程序，研究者寫出的程式會產生這些操作的排列。

這次原始論文處理的難題，是如何執行算術又收拾中間結果。一般程式可以覆寫暫存值；可逆量子運算則得妥善清除暫存資訊，避免它與答案糾纏，影響後續運算。好比算完一道題，答案留下了，計算過程的「草稿」也得按規則收好。保留草稿占用量子位元，倒回去清理又增加操作。

Claude先提案，再讓評估程式挑錯

Anthropic研究解說指出，團隊給模型任務描述，讓它用Python提出電路；評估程式檢查後，回傳錯誤與分數，模型再修改設計。搜尋同時探索數種做法，保留有用的候選方案。

這套流程的分數，把Toffoli閘數乘上同時占用的量子位元數，兼顧操作量與空間。Toffoli是一種由兩個控制位元決定是否翻轉目標位元的可逆邏輯閘，在這類資源估計中是重要成本。公司表示，橢圓曲線點加法任務約進行53小時，人類介入包括起始說明與偶爾要求擴大探索方向。

論文所稱的「獨立評估器」，是與提案模型分開的檢查程式；它依既定規則判定候選電路，提供下一輪搜尋的回饋。

公開程式說明列出的電路模型，讓評估器可追蹤一組位元與正負號，檢查每條抽樣運算軌跡，省下儲存完整量子狀態的負擔。這種效率來自所選電路的特性；支援任意量子操作的模擬器還有不同的計算需求。

新架構從數值找回運算路徑

新設計針對「模反元素」，也就是有固定循環範圍時的倒數。例如以7為模數，3乘5等於15，除以7餘1，因此5就是3的模反元素。這類算術會出現在橢圓曲線運算中。

團隊採用的divsteps有既有研究基礎。Bernstein與Yang於2019年發表的原論文，研究固定時間的最大公因數與模反元素計算；共同作者Bo-Yin Yang即中研院楊柏因，國科會研究介紹也列出這項演算法成果。

這次的新意，集中在如何把這類算術變成可逆電路。公開架構說明記載，電路可利用留下的數值，回推出先前採用的部分運算分支，減少逐步記下每個選擇的空間。回推本身也有成本，因此實作選擇回推較便宜的分支，把較昂貴的情況存入紀錄，形成不同的空間與操作量組合。

400萬個閘、935個量子位元代表什麼？

公開結果檔列出，其中一個新設計使用4,006,673個Toffoli閘、峰值935個量子位元。這組數字涵蓋完整的256位元質數體橢圓曲線點加法測試電路，包含可逆清理。

任務文件同時列出其他設計：有的操作較少、量子位元較多，有的省空間、操作較多。文件因此沒有替這項任務指定單一基準或統一勝出倍數。

這些是電路模型內的邏輯資源。實體機器還涉及錯誤更正、操作安排與硬體連接等成本；論文也指出，適合的評分方式取決於硬體與應用。935個量子位元這個計數，本身未包含一台實體容錯量子電腦的全部需求。

十萬次測試，規則容許20次失敗

公開測試程式為點加法任務設定十萬次抽樣，最多容許20次失敗。這是測試的通過門檻，比例為0.02%。檢查除了答案座標，也包含量子相位，以及暫存量子位元是否回到零；答案數字正確，仍可能在其他檢查失敗。

這項容錯選擇也反映在設計裡。架構文件記載，電路採533輪運算，較少見、需要更多輪的輸入可落入失敗預算。Lean形式證明文件則列出590輪的最壞情況界限與分支恢復的數學結果，並明載證明範圍未涵蓋完整量子電路及其資源計數。

論文目前以預印本公開。大型輸入範圍採抽樣測試，結果檔的「OK」是作者評估工具依任務規則給出的判定。公開程式讓外界能進一步檢查這些條件，以及電路與數學設計是否一致。

台灣研究與教學可從任務規則開始

對有Python與量子運算背景的台灣研究者，公開庫提供任務契約、參考函式、候選電路與測試工具，可先從單一任務核對輸入、答案、精度及失敗條件，再重跑評估。閱讀程式與進行這類電路模擬，可從一般電腦環境著手；重新進行完整AI搜尋，還涉及模型呼叫與計算資源。

外部研究者如何接續檢查AI產出的結果，也可參閱AI解完題後的數學研究流程與AI數學證明的公開評議。這次量子電路研究可從公開任務著手，逐項檢查提案、測試與數學證明；實體硬體效益仍待對應機器的評估與實驗。更多案例見本站AI工作流程與Anthropic相關報導。

資料來源與更新紀錄

• Gu、Kemeny、Yelin、Lukin：Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models，v1，2026年10月15日；研究方法、任務與資源模型。
• Anthropic：Designing more efficient quantum circuits with Claude，2026年10月16日UTC發布、台灣時間10月17日；參與研究單位的解說。
• uncompute公開程式，固定版本64b5a13，2026年10月17日查閱；任務、電路、測試規則、作者結果紀錄與Lean證明範圍。
• Bernstein、Yang：Fast constant-time gcd computation and modular inversion，2019年5月9日；既有演算法原研究。
• IBM：量子電路基礎教材，2026年10月17日查閱；電路概念。
• 國科會：楊柏因研究介紹，2026年10月17日查閱；研究者中文姓名、任職及演算法背景。
• 更新紀錄：2026年10月17日完成科普新聞文字稿。