Claude đề xuất một thiết kế bằng mã máy tính; bộ đánh giá kiểm tra và trả điểm để mô hình cải tiến ở lượt tiếp theo – Nguồn: Anthropic
Khi giải toán, chúng ta có thể bỏ những dòng nháp sau khi tìm được đáp án. Máy tính thông thường cũng xóa kết quả tạm để giải phóng bộ nhớ. Nhưng với máy tính lượng tử, việc này phức tạp hơn: nếu xóa sai cách, máy có thể làm hỏng cả đáp án.
Đây là một trở ngại khi thiết kế mạch lượng tử. Máy phải xóa kết quả tạm để tái sử dụng qubit, nhưng vẫn cần khôi phục được các bước tính toán đã thực hiện.
Trong bản thảo đăng trên arXiv ngày 15-10-2026, Andi Gu cùng ba cộng sự tại Anthropic và Đại học Harvard giao cho Claude Mythos 5 tám bài toán thiết kế mạch lượng tử.
Theo nhóm nghiên cứu, bảy thiết kế mới giúp giảm cả số qubit và số cổng Toffoli so với các phương án đã công bố. Bài toán thứ tám dẫn đến một cách tính thuận nghịch mới.
Xóa kết quả tạm mà không mất đáp án
Trong máy tính lượng tử, qubit có thể ở trạng thái chồng chập, kết hợp nhiều khả năng tính toán. Vì vậy, máy không thể tùy tiện xóa kết quả tạm như máy tính thông thường.
Muốn tái sử dụng qubit phụ, mạch phải thực hiện phép tính ngược để đưa chúng về trạng thái ban đầu mà không làm mất đáp án. Kỹ thuật này gọi là uncompute.
Có thể hình dung như người đi qua mê cung: nếu ghi lại mọi ngã rẽ sẽ tốn nhiều giấy, còn không ghi thì phải tìm cách lần ngược đường về. Mạch lượng tử cũng phải lựa chọn giữa lưu lại lịch sử tính toán và tìm cách khôi phục nó.
Claude được giao viết mã mô tả mạch. Một bộ đánh giá tự động kiểm tra kết quả, đếm số qubit và cổng Toffoli, sau đó trả điểm để mô hình tiếp tục cải tiến.
Ở bài toán nổi bật liên quan đến phép cộng hai điểm trên đường cong elliptic – cấu trúc toán học được dùng trong mật mã – Claude tìm cách suy ra thao tác vừa thực hiện từ trạng thái còn lại, thay vì lưu toàn bộ lịch sử tính toán.
Những quy tắc ban đầu chỉ hoạt động với số nhỏ, nhưng thất bại khi xử lý số có độ dài 256 bit. Claude tiếp tục phân tích các quan hệ đại số để tìm quy tắc khôi phục. Nhóm kiểm tra bằng mô phỏng và dùng phần mềm Lean để xác minh những mệnh đề toán học then chốt.
Sau 53 giờ tìm kiếm, có đề bài và vài gợi ý định hướng từ con người, Claude tạo ra một họ thiết kế: có mạch tiết kiệm qubit, có mạch giảm số cổng.
Giảm 17 lần số cổng tính toán
Ở bài toán trên, thiết kế của Claude sử dụng 935 qubit và 4,01 triệu cổng Toffoli. Phương án của Luo và cộng sự cần 838 qubit nhưng sử dụng tới 69,53 triệu cổng.
Như vậy, Claude dùng thêm gần 12% qubit để giảm khoảng 17 lần số cổng Toffoli. Một phương án khác của Schrottenloher chỉ cần 1,9 triệu cổng nhưng lại sử dụng tới 1.446 qubit.
Các con số cho thấy sự đánh đổi giữa lượng bộ nhớ cần dùng và số phép tính phải thực hiện. Đây là mức tiết kiệm tài nguyên ở cấp độ mạch thuật toán, chưa phải kết quả đo thời gian chạy trên máy tính lượng tử thực tế.
Nhóm nghiên cứu còn cải tiến bộ giải mã Reed-Solomon, công cụ giúp khôi phục dữ liệu bị lỗi trong một thuật toán tối ưu hóa lượng tử.
Claude tìm cách khôi phục kết quả trung gian từ trạng thái hiện tại, qua đó giảm lượng qubit cần dự phòng. Trong 403 triệu lượt mô phỏng, khoảng một lượt trên 10.000 cần nhiều hơn mức dự phòng 19 qubit và có thể thất bại. Nhờ thay đổi thuật toán và cách xử lý kết quả tạm, thiết kế này giảm khoảng 12 lần số cổng Toffoli.
Chưa thử nghiệm trên máy tính lượng tử
Các thiết kế được kiểm tra bằng chương trình và mô phỏng, chưa chạy trên phần cứng lượng tử. Phần mềm Lean chỉ xác minh một số mệnh đề then chốt, không bao quát toàn bộ mạch. Bản thảo cũng chưa qua phản biện đồng cấp.
Nghiên cứu cho thấy AI có thể tham gia tìm kiếm những cách thiết kế thuật toán hiệu quả hơn. Trong bối cảnh qubit còn khan hiếm, khả năng khôi phục các bước tính toán mà không phải lưu lại toàn bộ lịch sử có thể giúp tiết kiệm đáng kể tài nguyên. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế vẫn cần được kiểm chứng trên máy tính lượng tử.