Google DeepMindは、2つのAIエージェントが既知の1024ビット暗号計算を再現し、プログラミング、大規模実行、デバッグを約20件のヒューマンメッセージ（主に承認）で処理したと発表しました。エージェントは設計作業開始から3日22時間後に検証済みの結果に到達しました。DeepMindの研究者は、11月6日に、すでに解決済みのベンチマークのサンドボックス再現としてこの作業を発表しました。
この実験では、秘密鍵の復元ではなく、RSAデジタル署名が用いられました。モジュラスの因数分解を提供した別プログラムが、約40億回の予備クエリに回答しました。そのシミュレートされた署名サービスへのアクセスは、対象が選ばれる前に終了しました。その後、エージェントたちはさらにクエリを発行することなく、新しい署名に必要な数学的根を計算しました。論文では、この結果は、2048ビット以上の鍵を用いたRSAを採用する実用化された暗号システムには脅威をもたらさないと述べられています。
人間の研究者が問題、インスタンス、および署名サービスへのアクセス制限を選択し、不可逆的なステップを制御する条件を承認しました。論文によると、研究者はコードを記述せず、ジョブを起動せず、障害を診断することもありませんでした。監督エージェントが設計、リソース予算、検証チェックを管理しました。実行エージェントがコードを開発・テストし、分散ジョブを起動して障害を修正しました。監督エージェントは、線形代数のステップを高速化するために専門サブエージェントを採用しました。これらのエージェントは合計約33,500行の新しいコードを生成し、336回の分散実験を実施し、互いに218通のメッセージを送信しました。
32ビットオフセットのオーバーフローにより、エージェントの初期ルート計算が不正確になりました。検証チェックがこの問題を検出しており、エージェントは事前署名クエリを繰り返すことなく、障害を特定して修復しました。したがって、人間のメッセージの数が少ないことにより、人間のタスク選択または承認要件が削除されることはありませんでした。
完成した計算におけるCPU使用量は391コア年とされ、以前のチームが同じインスタンスとアルゴリズムに対して算出した約1,380コア年と比較して、測定されたCPU使用量が約3.5倍削減されたことを示している。以前の学術的な取り組みは約5か月間続いた。DeepMindの計算は、大規模な篩い作業が開始されてから3.2日後に検証された根に到達した。ピーク時のリソースは約30万コアのCPUと16個のGPUに達した。著者らは、経過時間が短縮された主な理由を並列実行に帰している。
既存のアルゴリズムの実装と実行の変更により、CPUの貯蓄が実現されました。391コア年という数値には、約330時間の予約済みGPU時間（そのうち約100時間はアクティブなGPU使用時間）が含まれていません。合計には、プローブおよびリハーサルに費やされた7.5コア年のCPU時間も含まれていません。二つのCPU合計に使用されたハードウェアの差異により、同一条件下での制御された比較は不可能です。
測定された再現は、より制限された署名アクセス下での暗号スケールでの作業論文の新しいアルゴリズムを示さなかった。別の論文『Fan Factories』は、追加の1024ビットターゲットごとに、多重数体篩よりも約30分の1のコストで実行できると推定している。この推定は、約1つの一般数体篩因数分解に相当する共有前計算を前提としている。コスト予測は一次近似のヒューリスティック推定であり、ファンファクトリーは実装されていない。作業論文は主要モデルをAおよびBのみラベル付けしており、公開実装リポジトリへのリンクを提供していないため、外部との比較が制限されている。