Anthropic cho biết Claude vượt qua những thiết kế mạch lượng tử tốt nhất từng được công bố

Trong một bài nghiên cứu được công bố ngày 16 tháng 10 năm 2026, Anthropic cho biết mô hình Claude Mythos 5 của họ, hoạt động theo vòng lặp khép kín với một bộ đánh giá tự động và phần lớn tự vận hành, đã thiết kế các mạch lượng tử vượt trội hơn những mạch tốt nhất từng được công bố trước đó trên tám phép toán cơ bản, trong một số trường hợp với mức cải thiện từ một bậc độ lớn trở lên.

Các phép toán cơ bản này là những quy trình nền tảng dùng để xây dựng các thuật toán lượng tử lớn hơn, trải rộng trên các lĩnh vực hóa học, tối ưu hóa, mô phỏng lượng tử, lý thuyết số và tính toán số. Andi Gu dẫn dắt công trình trong khuôn khổ Chương trình Nghiên cứu viên STEM của Anthropic, dưới sự hướng dẫn của Alek Kemeny, nhà vật lý lượng tử tại Anthropic, đồng thời cộng tác với Susanne Yelin thuộc Đại học Harvard và Mikhail Lukin thuộc Đại học Harvard và QuEra Computing.

Một bài báo liên quan, Khám phá các mạch lượng tử tiên tiến nhất bằng mô hình ngôn ngữ lớn, được Gu, Kemeny, Yelin và Lukin gửi lên arXiv ngày 15 tháng 10 năm 2026; bài dài 46 trang, gồm 10 hình và sáu bảng. Phần tóm tắt mô tả một khuôn khổ tiến hóa, trong đó các mô hình ngôn ngữ lớn đề xuất thiết kế mạch, còn một bộ đánh giá độc lập xác minh và chấm điểm các thiết kế đó. Bài viết cho biết ở bảy trong số tám tác vụ, các mạch được khám phá giúp giảm đáng kể cả số lượng cổng Toffoli lẫn số qubit so với mức tiên tiến nhất hiện nay; ở tác vụ thứ tám, kết quả là một kiến trúc đảo modulo trường nguyên tố có tính thuận nghịch mới.

Tác vụ thiết kế theo vòng lặp khép kín

Anthropic cho biết Claude phù hợp với công việc này vì ba lý do. Mạch lượng tử có thể được viết dưới dạng mã thông thường, nên mô hình có thể viết, chạy và chỉnh sửa thiết kế như các chương trình. Có thể kiểm tra tính đúng đắn của lớp thuật toán mục tiêu một cách hiệu quả, vì mỗi đầu vào cho ra một kết quả xác định mà máy tính thông thường có thể kiểm tra. Điểm số—tích của số qubit với số cổng—cung cấp một mục tiêu khách quan, làm chỉ dấu ước tính thời gian chạy của mạch. Trong vòng lặp khép kín đó, Claude Mythos 5 đề xuất các thiết kế bằng Python, nhận phản hồi về tính đúng đắn cùng điểm số từ chương trình đánh giá, rồi chỉnh sửa; giữa các vòng không có sự can thiệp của con người.

Bài viết nêu hai ràng buộc khiến mạch lượng tử khác với chương trình thông thường. Mạch không thể đưa ra quyết định nếu-thì, vì nó xử lý đồng thời một chồng chập gồm nhiều đầu vào và mỗi lần chạy phải bao gồm các phép toán cho mọi đường đi. Mạch cũng không thể loại bỏ thông tin, vì mọi bước đều phải có tính thuận nghịch; các kết quả trung gian phải được lưu lại hoặc được “tính ngược” bằng cách chạy ngược phép tính đã tạo ra chúng, đổi lại là cần thêm cổng. Hai ràng buộc này buộc phải đánh đổi giữa số lượng qubit và thời gian chạy.

Để minh họa những gì việc thiết kế lại mạch có thể đạt được, bài viết nhắc đến các ước tính chi phí mô phỏng FeMoco, cụm sắt–lưu huỳnh nằm ở trung tâm của nitrogenase—enzyme mà vi khuẩn sử dụng để chuyển nitơ trong không khí thành amoniac. Năm 2017, các nhà nghiên cứu ước tính rằng việc tính năng lượng trạng thái cơ bản của FeMoco sẽ cần khoảng 50 nghìn tỷ cổng Toffoli, một trong những loại cổng có chi phí vận hành cao nhất và do đó là thước đo tiêu chuẩn để ước tính thời gian thực hiện một phép tính lượng tử.

Một loạt tiến bộ về thuật toán đã đưa ước tính cho cùng mô hình 54 quỹ đạo xuống còn khoảng 340 triệu, tức giảm xấp xỉ 150.000 lần. Theo bài viết, mức này tương đương với vài giờ tính toán trên một máy tính tương lai có khoảng ba triệu qubit vật lý. Máy tính lượng tử hiện nay chỉ có từ hàng trăm đến hàng nghìn qubit, và các qubit này rất nhạy với nhiễu môi trường.

Thuật toán đảo modulo có tính thuận nghịch

Khám phá đầu tiên được trình bày chi tiết trong bài viết liên quan đến phép cộng điểm: quy tắc kết hợp hai điểm trên một đường cong elliptic để tạo ra điểm thứ ba. Phép cộng điểm là bước cốt lõi trong các thuật toán lượng tử giải bài toán logarit rời rạc trên đường cong elliptic, đồng thời là một trong những chuẩn đánh giá phổ biến của lĩnh vực này. Phần lớn chi phí của phép tính đến từ một bước duy nhất: phép đảo modulo, phiên bản phép chia có tính vòng của số học trên đường cong elliptic. Anthropic cho biết Claude nhận được bản mô tả dài một đoạn văn, giải thích quy tắc toán học cũng như cách bộ đánh giá kiểm tra và chấm điểm từng thiết kế, sau đó làm việc trong 53 giờ với sự can thiệp tối thiểu của con người—chỉ giới hạn ở bản mô tả và một vài lời nhắc thỉnh thoảng yêu cầu suy nghĩ rộng hơn—trước khi đi đến một cách tiếp cận hoàn toàn mới.

Máy tính cổ điển thực hiện phép đảo modulo hiệu quả bằng một phương pháp gọi là divsteps, nhưng phương pháp này chưa tạo ra được một mạch lượng tử khả thi. Tính thuận nghịch buộc mạch phải lưu lại thông tin về phép toán được chọn ở mỗi vòng lặp, gọi là thông tin nhánh; lưu lại lịch sử đó đòi hỏi một lượng qubit bổ sung khổng lồ. Claude suy luận rằng có thể không cần lưu thông tin này, vì có thể giải mã thông tin nhánh bằng cách xem xét cặp số sau mỗi vòng lặp.

Các quy tắc giải mã ban đầu hoạt động với những trường hợp thử nghiệm nhỏ nhưng thất bại ở quy mô bài toán đầy đủ 256 bit. Sau đó, Claude chứng minh một loạt kết quả về phép lặp, trong đó có một số đồng nhất thức đại số mới, suy ra một công thức giải mã chính xác, kiểm tra công thức bằng các mô phỏng số quy mô lớn và hình thức hóa mệnh đề trong Lean. Sau khi hoàn tất việc xác thực, Claude tạo ra điều mà Anthropic mô tả là cách triển khai divsteps thuận nghịch đầu tiên không cần lưu lịch sử nhánh.

Vì giải mã giúp tiết kiệm qubit nhưng tốn thời gian, Claude đã thay đổi ngưỡng mà tại đó mạch lưu trữ thông tin nhánh thay vì giải mã thông tin đó, tạo ra một loạt thiết kế nằm giữa hai thái cực. Một mạch trong loạt này sử dụng nhiều hơn 12% qubit nhưng có số cổng ít hơn 17 lần so với thiết kế trước đó có số cổng thấp nhất; bài đăng cho biết các thiết kế mới mở rộng biên Pareto của những phương án kết hợp giữa số qubit và thời gian chạy. Các thiết kế tốt nhất từng được công bố và được liệt kê để so sánh là Schrottenloher (2026) và Luo et al. (2026).

Bộ giải mã rẻ hơn 12 lần cho bài toán tối ưu hóa lượng tử

Phát hiện thứ hai liên quan đến giao thoa lượng tử có giải mã (DQI), được bài đăng mô tả là một trong những ứng viên sáng giá nhất cho khả năng tăng tốc lượng tử siêu đa thức. Bước tốn kém nhất của thuật toán là một bộ giải mã sửa lỗi; các nhà nghiên cứu giới thiệu DQI đã thử nghiệm thuật toán này trên bài toán giao đa thức tối ưu (OPI), một phiên bản dựa trên lưới của bài toán khớp đường cong, bằng cách sử dụng bộ giải mã Reed–Solomon. Theo các ước tính của các nhà nghiên cứu Google Quantum AI được dẫn trong bài đăng, việc giải một bài toán OPI cụ thể sẽ mất khoảng ba tháng trên siêu máy tính Frontier, so với khoảng một giờ trên một máy tính lượng tử trong tương lai chạy DQI; phần lớn thời gian trong một giờ đó sẽ dành cho việc giải mã Reed–Solomon.

Mạch có hiệu năng tiên tiến nhất trước đó xử lý các hội chứng—những bản tóm tắt ngắn gọn về lỗi—bằng thuật toán Euclid mở rộng, trong đó số bước và thứ tự các bước phụ thuộc vào đầu vào. Vì mạch lượng tử xử lý nhiều đầu vào bằng một chuỗi cổng cố định duy nhất, thiết kế đó phải kéo dài phép tính qua nhiều vòng hơn số vòng mà bất kỳ đầu vào riêng lẻ nào cần đến, đồng thời thực hiện mọi thao tác trong mỗi vòng. Thay vào đó, Claude thiết kế mạch dựa trên phương pháp giải mã Berlekamp–Massey, vốn thực hiện cùng một loại bước trong mỗi vòng và luôn chạy cùng một số vòng.

Việc biến phương pháp này thành một quy trình thuận nghịch làm nảy sinh vấn đề lưu trữ: phải có thể khôi phục các giá trị tạm thời được tính trong mỗi vòng để xóa chúng khỏi phép tính về sau; nếu dành bộ nhớ cho trường hợp xấu nhất—một giá trị ngoại lệ xuất hiện trong 35 vòng khác nhau—thì sẽ cần 665 qubit. Claude viết một trình mô phỏng tốc độ cao và chạy 403 triệu lần giải mã mẫu để đo tần suất xảy ra những ngoại lệ như vậy; gần như mọi lần chạy chỉ cần lưu tối đa một giá trị, nên mạch dành 19 qubit để lưu một giá trị.

Cứ khoảng 10.000 lần chạy thì có một lần cần nhiều hơn mức đó và thất bại; bài đăng cho biết tỷ lệ này thấp hơn nhiều so với mức lỗi mà tác vụ cho phép. Bài đăng cho biết các cải tiến kết hợp đã giảm số cổng của bộ giải mã xuống 12 lần so với thiết kế trước đây của Google, thông qua những thay đổi ở ba cấp độ: phương pháp, kiến trúc mạch và ngân sách tài nguyên.

Hạn chế và triển vọng được nêu

Anthropic cho biết trong các thử nghiệm ban đầu, Claude khá thận trọng, liên tục nghi ngờ lại những cải tiến có vẻ rõ ràng, kiểm tra kỹ các kết quả có cơ sở vững chắc đến hai, ba lần, và ưu tiên những phương pháp hiện có, đã được biết đến rộng rãi. Bài đăng lưu ý rằng sự thận trọng này đôi khi có ích và đã thúc đẩy việc chứng minh bằng Lean để xác minh thiết kế divsteps. Nhóm đã áp dụng hai biện pháp giảm thiểu: yêu cầu Claude đề xuất nhiều phương pháp khác biệt rõ rệt, được phát triển song song; và đôi khi nhắc Claude mở rộng phạm vi tìm kiếm.

Bài đăng đối chiếu mức giảm 150.000 lần đối với FeMoco—mà theo bài viết, nhiều nhóm nghiên cứu đã mất tám năm mới đạt được—với lần chạy duy nhất kéo dài 53 giờ tạo ra thiết kế đường cong elliptic. Anthropic cho biết các kết quả này cho thấy AI có thể hỗ trợ công việc thiết kế mạch, đồng thời nêu khả năng AI có thể cùng tối ưu hóa các thành phần của một máy tính lượng tử có sửa lỗi, từ thuật toán đến phần cứng, cho một bài toán cụ thể. Bài đăng cảm ơn Arjun Kar và Vinay Ramasesh vì những cuộc thảo luận hữu ích trong giai đoạn đầu của dự án.