10 月 17 日，Anthropic 发布研究论文，显示其 AI 模型 Claude 在几乎无需人工干预的情况下，针对 8 类量子计算核心任务设计出比已发表最优方案更高效的电路方案。该研究由 Anthropic 量子计算团队主导，论文已在 arXiv 公开预印本，正在提交同行评审。
量子电路为何需要 AI 自动设计
量子计算机依靠量子比特运行，但当前硬件通常仅有数百到数千个量子比特，且对热量、振动极为敏感。量子比特数量与运行时长均为稀缺资源——量子门操作次数越多，积累的误差就越大。因此用更少的量子比特和更短的电路深度完成相同计算，是让量子计算走向实用的核心挑战。
Claude 在 8 类任务上超越人类最优设计
Claude 覆盖的 8 类任务涵盖量子 Fourier 变换、VQE（变分量子本征求解器）、QAOA（量子近似优化算法）等核心量子算法类别。在每个类别中，Claude 生成的电路在量子门数量或电路深度上均优于 IEEE/ACM 已发表的最佳人类设计方案，部分任务提升幅度超过 30%。Anthropic 强调这些电路已通过经典计算机模拟验证，精度满足实际计算需求。这一结果表明，在电路设计这一需要大量试验与直觉的领域，AI 已展现出超越专业人类研究者的能力。这也是 AI 在科学发现领域最新的突破性应用案例，继 AlphaFold 预测蛋白质结构之后，AI 正在加速进入更多基础科学研究的工具箱。
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