GitSwarm 论文:用 Git 仓库让 Agent 群体的推理可积累可追溯
anirudhg9119 · x · 2026-10-10
Anirudh Goyal 等人(含 Salakhutdinov、Courville、Jason Weston 等重磅作者)发布论文 GitSwarm: Decentralized Compounding Inference。
- 核心思想「复合推理」(compounding inference):当前推理扩展要么堆更多独立尝试(重复发现同样的东西),要么拉长单条 agent 轨迹(上下文压缩导致发现丢失)。GitSwarm 把中间产物变成一等公民,让推理成果跨尝试持久积累。
- 机制:无中央规划器、无固定角色,同质 agent 异步工作,在共享的 Git 仓库中读取已有工作、选择下一步、提交原子 commit;分支保存竞争性假设,informedby 链接记录跨分支的语义继承,可追溯任何结果的来龙去脉。
- 成绩:IMOProofBench-Advanced 上用 GPT-5.5 一次运行解出全部 30 题;ProgramBench 平均 79.4%,远超最强基线的 65.1%。
- 涌现协作模式:编程任务中 agent 持续构建整合到最后一刻,证明类任务则自发转向验证与候选筛选,群体工作流随任务自适应。
作者总结:推理应成为「可积累的记录」——什么有效、什么失败、下一步该试什么,都能分支、归因和复用。
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