คำตอบเผยแพร่แล้ว16 แหล่งที่มา
Claude Mythos 5 ช่วยออกแบบวงจรควอนตัมให้มีประสิทธิภาพขึ้น งานวิจัยพบอะไรบ้าง
Anthropic ประกาศเมื่อ 16 ตุลาคม 2026 ว่า Claude Mythos 5 ออกแบบวงจรควอนตัมสำหรับ 8 โจทย์ และบางแบบพัฒนาขึ้นจากงานที่เผยแพร่ก่อนหน้าถึงระดับมากกว่าสิบเท่า แนวทางนี้ใช้การค้นหาแบบวิวัฒนาการ ให้โมเดลเสนอแบบวงจร แล้วใช้โปรแกรมประเมินตรวจสอบและให้คะแนน งานวิจัยรายงานว่าปรับปรุงแบบเดิมได้ 7 จาก 8 โจทย์ ส่วนโจทย์ที่เหลือได...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- Anthropic ประกาศเมื่อ 16 ตุลาคม 2026 ว่า Claude Mythos 5 ออกแบบวงจรควอนตัมสำหรับ 8 โจทย์ และบางแบบพัฒนาขึ้นจากงานที่เผยแพร่ก่อนหน้าถึงระดับมากกว่าสิบเท่า
- แนวทางนี้ใช้การค้นหาแบบวิวัฒนาการ ให้โมเดลเสนอแบบวงจร แล้วใช้โปรแกรมประเมินตรวจสอบและให้คะแนน
- งานวิจัยรายงานว่าปรับปรุงแบบเดิมได้ 7 จาก 8 โจทย์ ส่วนโจทย์ที่เหลือได้สถาปัตยกรรมใหม่สำหรับการคำนวณ modular inversion แบบย้อนกลับได้
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Anthropic announce on October 16, 2026, about Claude Mythos 5’s largely autonomous discovery of quantum circuits outperforming the. Article summary: On October 16, 2026, Anthropic announced that Claude Mythos 5, given plain-language instructions and working largely autonomously, designed quantum circuits that improved on the best published designs—sometimes by an ord. Topic tags: general, general web, academic, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
Anthropic ประกาศเมื่อ 16 ตุลาคม 2026 ว่า Claude Mythos 5 ออกแบบวงจรควอนตัมที่มีประสิทธิภาพขึ้นจากคำสั่งภาษาทั่วไป โดยบางแบบปรับปรุงจากวงจรที่ตีพิมพ์ไว้ก่อนหน้าได้มากกว่าสิบเท่า งานวิจัยที่เกี่ยวข้องถูกส่งขึ้น arXiv เมื่อวันก่อนหน้า และศึกษาการออกแบบวงจรสำหรับ 8 โจทย์คำนวณ 59
17
ผลนี้น่าสนใจในฐานะวิธีช่วยออกแบบวงจร แต่ไม่ได้แปลว่าวงจรดังกล่าวพิสูจน์แล้วว่าสามารถนำไปประมวลผลที่เป็นประโยชน์บนฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงได้
ให้ AI ออกแบบ แล้วตรวจว่าใช้ได้จริงหรือไม่
งานวิจัยอธิบายวิธีค้นหาแบบวิวัฒนาการที่มีโมเดลภาษาเป็นตัวช่วย: โมเดลเสนอแบบวงจร ผู้ประเมินจะตรวจสอบและให้คะแนนตามต้นทุนทรัพยากร โจทย์ทั้ง 8 ครอบคลุมสาขาต่าง ๆ เช่น เคมี การหาค่าเหมาะที่สุด การจำลองฟิสิกส์ และทฤษฎีจำนวน 20
21
การตรวจสอบมีความสำคัญ เพราะวงจรที่ดูสมเหตุสมผลยังต้องทำงานตามที่โจทย์กำหนดด้วย งานวิจัยประเมินต้นทุนโดยดูจำนวน Toffoli gate และจำนวนคิวบิตสูงสุดที่ต้องใช้ ซึ่งเป็นตัวชี้วัดภาระด้านการคำนวณและพื้นที่ทำงานของวงจร 49
ผลที่รายงาน: ดีขึ้น 7 โจทย์จาก 8
สรุปงานวิจัยระบุว่าการค้นหาพบวงจรที่ดีกว่าแบบที่เผยแพร่ไว้แล้วใน 7 จาก 8 โจทย์ โดยลดทั้งจำนวนเกตและความต้องการคิวบิต 21
32 Anthropic ระบุว่าบางกรณีดีขึ้นมากกว่าระดับสิบเท่า แต่ข้อความประกาศที่มีอยู่ไม่ได้แจกแจงตัวเลขแยกตามแต่ละโจทย์
59
สำหรับโจทย์ที่ 8 งานวิจัยเสนอแนวทางใหม่ในการทำ modular inversion ในสนามจำนวนเฉพาะ แบบย้อนกลับได้ ซึ่งเป็นการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในบางอัลกอริทึม งานนี้นำ divsteps ซึ่งเป็นอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมมาปรับใช้กับการคำนวณจำนวนเต็มแบบย้อนกลับได้ ด้วยวิธีจัดการความย้อนกลับได้ต่างออกไป และรายงานว่าทำให้สมดุลระหว่างจำนวน Toffoli gate กับจำนวนคิวบิตดีขึ้น 49
บทความวิจัยชื่อ “Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models” ส่งขึ้น arXiv เมื่อ 15 ตุลาคม 2026 ผู้เขียนที่ระบุไว้คือ Andi Gu, Alek H. Kemeny, Susanne F. Yelin และ Mikhail D. Lukin โดย Anthropic นำเสนอผลงานนี้ในฐานะส่วนหนึ่งของโครงการ STEM Fellows Program 17
59
ผลด้านการออกแบบยังไม่เท่ากับควอนตัมคอมพิวเตอร์ใช้งานได้จริง
วงจรที่ใช้ทรัพยากรน้อยลงอาจช่วยลดภาระของอัลกอริทึมควอนตัม และ Anthropic ระบุว่าสิ่งนี้อาจทำให้การประยุกต์ใช้บางอย่างเข้าใกล้ความเป็นไปได้มากขึ้น 59 ผลที่รายงานจึงมีความหมายต่อการออกแบบอัลกอริทึมและวงจร ซึ่งจำนวนการดำเนินการและคิวบิตที่ต้องใช้เป็นข้อจำกัดสำคัญ
49
อย่างไรก็ตาม การประเมินว่าต้องใช้เกตหรือคิวบิตเท่าใด ไม่ใช่สิ่งเดียวกับการทดลองรันวงจรบนหน่วยประมวลผลควอนตัม งานวิจัยและประกาศที่มีอยู่กล่าวถึงแบบวงจรกับต้นทุนทรัพยากร แต่ไม่ได้ยืนยันว่ามีการใช้งานวงจรเหล่านี้จนเกิดผลจริงบนฮาร์ดแวร์กายภาพที่มีสัญญาณรบกวน และไม่ได้แสดงด้วยตัวเองว่าความได้เปรียบเชิงควอนตัมที่ใช้งานได้จริงมาถึงแล้ว 17
49
59
ข้อสรุปที่หนักแน่นที่สุดจึงอยู่ในขอบเขตที่ชัดเจนกว่า: การค้นหาด้วย AI ที่มีโปรแกรมประเมินช่วยตรวจพบวงจรซึ่งรายงานว่าดีกว่าแบบที่เผยแพร่แล้วใน 7 โจทย์ และเสนอแนวทางย้อนกลับได้แบบใหม่สำหรับอีกหนึ่งโจทย์ ส่วนผลลัพธ์เหล่านี้จะเปลี่ยนเป็นประโยชน์จริงได้แค่ไหน ยังขึ้นอยู่กับการตรวจสอบเพิ่มเติมและฮาร์ดแวร์ที่นำไปใช้ 21
49
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Claude Mythos 5 ช่วยออกแบบวงจรควอนตัมให้มีประสิทธิภาพขึ้น งานวิจัยพบอะไรบ้าง" คืออะไร
Anthropic ประกาศเมื่อ 16 ตุลาคม 2026 ว่า Claude Mythos 5 ออกแบบวงจรควอนตัมสำหรับ 8 โจทย์ และบางแบบพัฒนาขึ้นจากงานที่เผยแพร่ก่อนหน้าถึงระดับมากกว่าสิบเท่า
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
Anthropic ประกาศเมื่อ 16 ตุลาคม 2026 ว่า Claude Mythos 5 ออกแบบวงจรควอนตัมสำหรับ 8 โจทย์ และบางแบบพัฒนาขึ้นจากงานที่เผยแพร่ก่อนหน้าถึงระดับมากกว่าสิบเท่า แนวทางนี้ใช้การค้นหาแบบวิวัฒนาการ ให้โมเดลเสนอแบบวงจร แล้วใช้โปรแกรมประเมินตรวจสอบและให้คะแนน
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
งานวิจัยรายงานว่าปรับปรุงแบบเดิมได้ 7 จาก 8 โจทย์ ส่วนโจทย์ที่เหลือได้สถาปัตยกรรมใหม่สำหรับการคำนวณ modular inversion แบบย้อนกลับได้
แหล่งที่มา
x.comAnthropic on X: "New from our STEM Fellows Program: Designing ...
arxiv.org[2610.22367] Discovering state-of-the-art quantum circuits ...
arxivtldr.orgarxivtldr.org · abs · 2610TL;DR: Discovering state-of-the-art quantum circuits with large...
cellcog.aiClaude Designs Better Quantum Circuits: The Anthropic ...