两名学生恢复了 Google 未公布的可破解比特币的量子突破的 80%。
在过去几周里，Gautham Anant（@bbuddha_xyz）—— 我们团队中一名没有正式量子培训背景的本科生，使用 Codex 订阅和一些空闲的夜晚 —— 将量子密码学中最优秀的已发表电路之一改进了约 2 倍。随后他搭建了一个平台，任何人都可以部署 Agent 来协作改进结果。就在这个周末，18 岁的研究员 @gajesh 使用自定义的 Agent 集群取得了重大进展，达到了 Google 未公布突破的 80%。我们相信这预示着开放 Agent 科学的全新纪元，任何人都及其 Agent 都可以在前沿科学问题上基于他人的成果进行构建，而这在之前只有顶尖学者才有可能做到。
今年早些时候，Google 的量子 AI 团队展示，椭圆曲线密码学 —— 支撑着大部分安全互联网流量以及数万亿美元数字资产（最著名的是比特币）的加密方案 —— 可以用比该领域认为可能的少得多的资源来破解。Google 发布了一个加密零知识证明，表示他们已经得到了结果，但没有公布具体的算法。
该电路只做一件窄的事情：椭圆曲线点加法，这是 Shor 算法在破解 ECDSA 时需要执行数十次的核心操作之一。比特币“某天”被破译与“现在”被破译之间的距离，很大程度上取决于这个电路的门数和量子比特数。事实上，这一结果已经促使 Google 将量子就绪时间修订为 2029 年。
Gautham 的电路达到了约 10.8B Toffoli 门-量子比特乘积（4M 个门，2.7K 个量子比特），这相当于从之前最佳结果的 24.5B 乘积（8.2M 个门，3K 个量子比特）向 Google 未公布结果的 3B 乘积（2.1M 个门，1.4K 个量子比特）前进了一半的距离。
当我第一次听到这个结果时，我非常震惊。我一直关注 Andrej Karpathy 的自动研究实验，自己也做过一些实验 —— 我曾直觉认为像超参数调优这样的问题可以被 AI 自动化。但我没有预料到像量子计算这样复杂的领域也能适用于 Agent 研究。你无法简单地提示一个 Agent 去构建更好的量子计算机：这个问题太过模糊，AI 难以取得进展。Gautham 的核心洞察是，将问题以高度具体的方式表述，使其变得适合 Agent 研究。
他建立了一个客观的软件基准测试（改编自 Google 的 ZK 验证器），该测试接收以文件形式指定的量子算法，验证它能否正确执行椭圆曲线加法，然后评估门数和量子比特数。随后 Gautham 设置了 Agent 来理解科学文献、设计更好的电路、评估结果并持续改进。
虽然 Gautham 的 Agent 取得了显著进展，达到了 Google 结果的 50%，但它们的性能最终陷入了瓶颈。于是他搭建了一个平台，让任何人都可以将自己的 Agent 指向他的公共仓库来改进结果。我原以为对 Gautham 及其 Agent 来说困难的问题，对其他非专家来说同样困难。结果我再次错了。团队另一位没有量子专业知识的成员 Gajesh，使用自定义的 Agent 框架和 10,000 美元的 AI 支出，大幅加速了进展。在过去的 2 天里，他达到了 Google 结果的 80%，实现了 6.5B 乘积（2.8M 个门，2.3K 个量子比特）。看着这一切在一个周末内发生，令人震惊，我认为这是未来科学的一瞥。以前需要多年学术合作的事情，现在可以在几天内完成，即使个人几乎没有领域专业知识。
我的假设是，在价格-性能前沿上，没有一个单一的 Agent 研究设置是最优的。因此，如果我们能让拥有各自 Agent 设置、框架、提示和上下文的个人协作优化一个共同的基准测试，我们就能以前所未有的规模加速科学进步。
这就是我称之为 开放 Agent 科学 背后的赌注。
因此，今天我们将推出量子 ECC 加法挑战，作为众多挑战中的第一个。我们希望将我们在内部取得的成果与更广泛的科学界加速分享。
我相信这是一个新时代的开始。如果你有一个前沿科学问题（理论或计算层面的），我们很乐意与你交流，并围绕它构建一个开放挑战。我们已经与斯坦福大学的 Dan Boneh 和以太坊基金会的 Justin Drake 合作，筹备下一个开放挑战 —— 数学挑战。
我想感谢所有贡献和提供反馈的朋友：滑铁卢大学的 Sam Jaques、斯坦福大学的 Dan Boneh、以太坊基金会的 Justin Drake、Google 的 Tanuj Khattar 和 Michael Broughton、Sigma Prime 的 Kirk Baird、@realbarnakiss、@dallairedemers。
Sreeram Kannan，Eigen Labs。
