Anthropic tvrdí, že jeho model Mythos 5 porazil nejlepší publikované návrhy kvantových obvodů u osmi výpočetních úloh. U jedné z nich ušetřil sedmnáctkrát víc hradel. Běželo to třiapadesát hodin a člověk do toho mezi koly nezasáhl.
Anthropic 16. října zveřejnil výsledky, podle kterých jeho model Claude Mythos 5 navrhl kvantové obvody s nižším počtem hradel i qubitů, než mají dosud nejlepší publikované konstrukce. Týká se to osmi výpočetních primitiv z chemie, optimalizace, kvantové simulace, teorie čísel a numerického počítání. Doprovodná práce leží na arXivu pod číslem 2610.22367 od 15. října.
Počet hradel není akademická drobnost. Kvantový počítač musí celý výpočet dokončit, než mu qubity ztratí koherenci, takže každé ušetřené hradlo zkracuje dobu, po kterou se stroj musí držet pohromadě. Tahle optimalizace rozhoduje o tom, jestli je úloha spustitelná na hardwaru, který by mohl existovat za deset let, nebo na tom, který nebude nikdy. Kolik se takhle dá ušetřit, ukazuje historie odhadů pro FeMoco, kofaktor nitrogenázy: v roce 2017 to Reiher a kolegové vyčíslili na asi 50 bilionů Toffoliho hradel, Low a kolektiv se v roce 2025 u modelu s 54 orbitaly dostali na 340 milionů. Stopadesátitisícinásobné zlepšení, a Claude s ním nemá nic společného – odpracovalo ho za osm let několik výzkumných skupin.
Smyčka, do které člověk nemluví
Postup je prostý na popis a drahý na výpočet. Claude napíše návrh obvodu jako program v Pythonu, nezávislý evaluátor zkontroluje jeho správnost a oboduje ho součinem počtu qubitů a počtu hradel, což slouží jako hrubá náhrada doby běhu. Model pak dostane skóre zpátky a zkusí to znovu. Mezi jednotlivými koly do toho nikdo nezasahuje.
Zadání u úlohy se sčítáním bodů na eliptické křivce mělo jeden odstavec.
Zbytek odpracoval model sám za třiapadesát hodin. Výsledkem je reverzibilní implementace algoritmu divsteps, která nemusí ukládat historii rozhodnutí o větvení, protože Claude našel způsob, jak ta rozhodnutí zrekonstruovat z mezivýsledků. Správnost si pak ověřil dvěma cestami: formálním důkazem v Leanu a rozsáhlou numerickou simulací. Jeden z navržených obvodů potřebuje o 12 % víc qubitů než dosud nejmenší známá konstrukce, ale vystačí si se sedmnáctkrát menším počtem hradel. Jako srovnání posloužily dvě letošní práce, Schrottenloherova a práce Luo a kolektivu. Právě tahle výměna zdrojů je na celém výsledku nejzajímavější a z titulků se vytrácí nejčastěji. Sedmnáctkrát úspornější obvod je totiž zároveň o desetinu větší.
Dekodér, který odlehčil Googlu
Druhý výsledek se týká dekódované kvantové interferometrie, zkráceně DQI. Nejdražší částí tohoto optimalizačního algoritmu je Reedův–Solomonův dekodér a Claude ho přestavěl: místo rozšířeného Euklidova algoritmu použil Berlekampovo–Masseyovo dekódování. Počet hradel spadl asi dvanáctkrát proti dřívější konstrukci z Google Quantum AI. Nejnápadnější je ale úspora na straně paměti. Starý obvod si v nejhorším případě ukládal 665 qubitů mezivýsledků, novému stačí devatenáct.
Má to háček. Nový dekodér asi v jednom běhu z deseti tisíc překročí svůj paměťový rozpočet a selže, což podle Anthropicu zůstává v povolené chybovosti úlohy; ověřovalo se to na 403 milionech simulovaných dekódování.
Když jsem ta čísla viděl poprvé, bral jsem je jako běžnou tiskovku. Po přečtení preprintu mi to tak nepřišlo: evaluátor je od modelu oddělený a správnost kontroluje program, ne model sám, a to je přesně ta část, na které podobné demonstrace obvykle padají.
Co z toho neplyne
Metoda funguje jen na úlohy, u kterých lze výstup efektivně zkontrolovat. Bez evaluátoru, který řekne „správně“ a přidá skóre, se smyčka nemá o co opřít, takže na otevřené problémy bez jasného kritéria se tenhle postup přenést nedá. Anthropic sám uvádí, že Claude byl zpočátku opatrný, výsledky si opakovaně přepočítával a držel se zavedených přístupů; pomohlo až to, že musel rozvíjet několik kvalitativně odlišných řešení paralelně a občas dostal pokyn, ať hledá víc do šířky. Preprint navíc zatím neprošel recenzí a v dostupném zpravodajství jsem nenašel nezávislé vyjádření kvantového specialisty mimo autorský tým. Ten tým přitom není marginální: vedl ho Andi Gu z programu Anthropic STEM Fellows, mentoroval ho kvantový fyzik Alek Kemeny a spolupracovali Susanne Yelin a Mikhail Lukin z Harvardu, Lukin zároveň z QuEra Computing. A pak je tu hardware. Dnešní stroje mají stovky až tisíce šumivých qubitů, zatímco zmíněný odhad pro FeMoco počítá s asi třemi miliony fyzických qubitů.
Mezi zdroji je i jeden rozpor, který se vyplatí znát. Anthropic ve svém textu píše, že Claudovy návrhy použily u všech osmi úloh méně qubitů i méně hradel než nejlepší publikované konstrukce. Abstrakt preprintu je přesnější: u sedmi z osmi úloh klesl počet Toffoliho hradel i qubitů, u osmé jde o novou reverzibilní architekturu pro modulární inverzi v prvočíselném tělese.
Část navazujícího zpravodajství pak sedmnáctinásobnou úsporu připisuje právě té modulární inverzi, ačkoli v původním textu patří ke sčítání bodů na eliptické křivce.
Pro čtenáře, který k AI přistupuje prakticky, je na celé věci nejpoužitelnější ta smyčka, ne kvantová fyzika. Uzavřený cyklus „model navrhne, program zkontroluje a oboduje, model opraví“ dává smysl všude, kde existuje strojově ověřitelná správnost: u kompilátorů, u numerických knihoven, u optimalizace databázových dotazů. Kvantové obvody jsou v tomhle ohledu vhodná ukázka, protože správnost obvodu se dá odsimulovat, a Anthropic na nich ukazuje obojí: kde takové nasazení modelu funguje i kde se nemá o co opřít.
Zdroje
- Anthropic: Designing more efficient quantum circuits with Claude (16. 10. 2026)
- Andi Gu, Alek H. Kemeny, Susanne F. Yelin, Mikhail D. Lukin: Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models, arXiv:2610.22367 (15. 10. 2026)
- Unite.AI: Anthropic Says Claude Beat Best Published Quantum Circuit Designs (16. 10. 2026)
- Interesting Engineering: Claude solves quantum memory bottleneck with 17x leaner circuit (16. 10. 2026)
