Az Anthropic kutatói nyolc kvantumáramkör-tervezési feladatot bíztak Claude-ra. A modell Pythonban készített megoldásokat, egy külön program pedig ellenőrizte a helyességet, majd a szükséges kvantumbitek és kapuműveletek alapján pontozta őket. Az október 15-én feltöltött tanulmány szerint hét feladatnál mindkét erőforrásigény csökkent a korábbi legjobb publikált megoldásokhoz képest; a nyolcadiknál új, megfordítható architektúra született.
A kvantumáramkörök nem dobhatják el egyszerűen a köztes számításokat: a műveleteknek visszafordíthatóknak kell lenniük. Emiatt gyakran választani kell a több memória szerepét betöltő kvantumbit és az ismételt számítást jelentő több kapu között.
Claude az elliptikus görbéknél használt moduláris inverzióhoz azt találta ki, hogy a korábbi lépések teljes naplója helyett az aktuális számokból állítsa vissza a szükséges elágazási információt. A kutatók szerint az erre épülő egyik terv 12 százalékkal több kvantumbitet, de tizenhétszer kevesebb kaput igényel, mint a korábbi legkisebb megoldás. A rendszer 53 órán át dolgozott, az induló leíráson túl csak alkalmi, szélesebb keresésre ösztönző emberi útmutatást kapott.
Egy másik feladatban a modell egy Reed–Solomon-dekóder kapuszámát csökkentette tizenketted részére a Google korábbi konstrukciójához képest. Ehhez a legrosszabb esetre méretezett 665 kvantumbites tartalék helyett 19 kvantumbitet foglalt le. A kompromisszum az, hogy a szimuláció szerint körülbelül minden tízezredik futás hibázik; ezt az adott feladat megengedte.
Az eredmény arXiv-előtanulmány, nem függetlenül megismételt hardverkísérlet. A tervek kódolható, automatikusan ellenőrizhető részeket optimalizálnak, és önmagukban nem oldják meg a zajos kvantumgépek hibajavítását vagy méretezését. A munka azt mutatja meg, hogy jól definiált értékelő mellett egy nyelvi modell nemcsak meglévő kódot rövidíthet, hanem új erőforrás-kompromisszumokat is kereshet.
Források: Anthropic – kutatási összefoglaló; arXiv – teljes előtanulmány.