量子算法常受制于两种资源：量子比特保存多少中间状态，以及量子门执行多少次操作。可逆计算要求临时信息最终被“反计算”清除，不能像普通程序那样直接覆盖。将经典算法搬进量子电路时，保存每轮分支历史因此可能消耗大量空间。研究团队让 Claude 提出 Python 形式的电路，外部程序检查行为并统计资源，再把反馈交回模型迭代。
论文考察八类基础计算。模型先提出不同算法家族，分别优化，再共享有用方案。七类任务同时减少门数和比特数；椭圆曲线点加法则改善两者的取舍。其关键是重做模逆运算，即求一个数在模运算下的倒数：从当前数值恢复 divsteps 的分支，避免全存历史，并对分支恢复结论进行数值检查和 Lean 证明助手中的形式化检查。与此前最小设计相比，一种方案多用约12%比特、少用约17倍 Toffoli 门；Toffoli 是资源估算中较昂贵的一类逻辑门。
另一例把纠错解码改成更适合固定回合的 Berlekamp–Massey 方法，并恢复多数临时值。在允许约万分之一失败的条件下，只为一个例外值预留空间；整段解码门数约降12倍。这些是电路设计和资源估算，尚非实际量子设备上的应用提速。