布朗大学 SwarmEvolve：450 个 Agent 潜空间通信，程序搜索快 5-13 倍
aigclink · x · 2026-11-09
布朗大学提出多 Agent 进化搜索框架 SwarmEvolve，让 Agent 不再生成冗长的文字思维链，而是直接在模型内部的潜空间中推理，并通过 KV Cache 交换信息，大幅降低多 Agent 协作的时间与算力开销。
核心做法
- 每轮组织 450 个潜空间 Agent，分成不同群体各自探索改进方向，每个 Agent 执行 40 步潜空间推理，无需逐步生成文字 CoT
- 通过隐藏状态向量的余弦距离筛选差异较大的思路（novelty filter）
- 汇总 Agent 读取群体成员的 KV Cache，融合不同父代程序的探索信息，生成新候选程序
- 自动运行评估、保留优胜方案，进入下一轮进化
实验结果
- 在 21 个数学发现与科学计算问题上，用 Qwen3 8B/14B/32B-FP8 对比 OpenEvolve、ShinkaEvolve、CodeEvolve
- 单 GPU、每次 1 小时条件下，每小时评估候选程序数量达其他框架的 5-13 倍
- 达到其他框架 1 小时成绩所需时间中位数仅 3-8 分钟
- 部分问题上，Qwen3 8B 版 SwarmEvolve 超过了 AlphaEvolve 用前沿模型找到的解
论文：arXiv 2611.08483（Qile Jiang、George Em Karniadakis）。该工作表明潜空间通信的 Agent 集群为科学问题的程序搜索提供了快速低成本的新路径。
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