大規模言語モデルによる最先端量子回路の発見

大規模言語モデル（LLM）が量子回路設計を提案し、独立した評価プログラムが検証・採点する進化的フレームワークを導入。数値計算、化学、最適化、量子シミュレーション、数論など8つのタスクのうち7つでToffoli数と量子ビット数をともに削減し（両者の積で4.1〜39倍。倍率が示された6タスク）、素体モジュラ逆数では新たな可逆アーキテクチャを発見した。回路の検証は古典計算機上で行い、実機では動かしていない。