SwarmEvolve：潜空间Agent集群进化搜索，8B模型跑赢AlphaEvolve
brownu · hf · 2026-11-07
SwarmEvolve 提出用「潜空间推理的 Agent 集群」做 LLM 引导的进化搜索，用于数学发现与科学计算中的程序优化。
核心设计：
- 每轮数百个低成本 Agent 分群协作，不解码到文本、直接在潜空间推理，通过传递 KV cache 共享信息
- 每个群从不同角度研究问题；用隐藏状态向量距离直接度量新颖性，过滤掉想法雷同的 Agent
- 「想法交叉」由一个汇总 Agent 接收所有群成员合并后的 KV cache 自然完成
结果：在 21 个数学发现与科学计算问题上拿到最高平均分，中位数只需 3-8 分钟 就达到其他 SOTA 框架 60 分钟才能达到的最好成绩；在若干问题上，SwarmEvolve 配 Qwen3 8B 改进了 AlphaEvolve 最初用前沿 LLM 找到的解。
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