8月27日，专注于量子计算机研发的QuEra Computing公司公布了一项具有里程碑意义的实验结果：Anthropic的AI代理Claude自主设计并测试了一个用于自动恢复激光工作频率的程序。在包含700次测试、覆盖七种故障类型的控制试验中，该代理成功将设备恢复到目标状态695次，成功率高达99.3%。
值得注意的是，该系统从未发出过虚假的成功恢复信号。QuEra将五次失败尝试归因于实验设备的状态，而非程序代码中的错误。
激光在量子计算中的关键作用
QuEra的量子计算机使用中性原子作为量子比特，几乎所有控制这些量子比特以及读取其状态的操作都通过激光辐射完成。温度波动、振动和压力变化都可能破坏激光的频率锁定，导致量子操作出现故障。复杂故障的恢复通常需要经验丰富的专家介入，耗时五到十分钟。
Claude如何创建控制器
在此实验中，QuEra使用了由Anthropic与HHMI Janelia研究中心联合开发的Model Hardware Standard（MHS）规范。MHS为代理提供标准化的设备访问权限，同时保留工程限制和紧急停止功能。Claude被连接到一个价值约70万美元的独立实验台。
工作流程被划分为四个角色，每个角色由独立的Claude实例执行：一个负责生成假设，一个负责修改代码，一个负责运行程序并记录结果，还有一个负责分析日志。工程师对每个阶段进行监控。QuEra此前已有的脚本仅能在58%的情况下恢复激光，每次尝试耗时约150秒。而Claude将这一指标提升至96%，并将时间缩短至六秒。
优于人工操作
开发完成后，该程序在无AI参与的情况下进行了验证：在700次测试中，有695次成功将激光恢复到目标频率。在简单故障情况下，恢复时间从0.9秒到5.4秒不等，而在复杂情况下则需要10-14秒，而专家通常需要五到十分钟。
在实际运行的实验室环境中，设备受到外部干扰，控制器成功应对了43次自发性激光故障。需要强调的是，实验台上运行的是常规确定性程序，Claude仅用于其开发和测试。
参数优化与未来前景
在下一阶段，Claude着手提升系统稳定性，调整了12个相互关联的反馈参数。在16小时内，该代理进行了363次实验，将RMS残余误差指标从15.7毫伏降至1.55毫伏。使用Claude调优的参数，系统在19小时内从未失去锁定，而使用专家手动调校时，平均每小时会发生1.6次失锁。此外，Claude的配置将约220千赫的共振噪声抑制效果比手动调校提高了约1000倍。
该实验还在另一台不同工作波长的激光器上成功复现：代理在一夜之间完成了参数调优，而手动准备通常需要数周时间。
局限性与我的分析
尽管结果令人印象深刻，但该试点仅限于单一激光系统，将控制器迁移到实际运行的量子处理器仍在规划中。Claude的工作需要工程师的大量监督，他们曾多次在代理选择错误方向时将其暂停。此外，AI在处理直接出现在物理设备中的问题时遇到困难，因为其认知基于软件数据。
尽管如此，这一实验展示了AI在自动化复杂物理系统方面的巨大潜力。代理不仅能够将过程加速数十倍，还能在调校精度上超越人类，这为量子技术的商业化开辟了新的前景。QuEra计划将控制器迁移到实际运行的处理器上，并在其他子系统中验证该方法，这有望在未来显著降低对专业人才的依赖。