布朗大学 SwarmEvolve:450 个 Agent 潜空间协作,搜索速度快 5-13 倍
burny_tech · x · 2026-11-09
布朗大学研究者(Qile Jiang 与 George Em Karniadakis)发布 SwarmEvolve 论文,针对 LLM 引导进化搜索中「Agent 花大量时间生成文本推理而非真正探索解空间」的瓶颈提出新框架:
- 潜在空间推理:每轮数百个低成本 Agent 并行工作,不解码文本、在 latent space 内部推理,通过传递 KV cache 共享信息
- 新颖性过滤:直接测量 Agent 隐藏状态向量之间的距离,保留最多样的思路;一个汇总 Agent 接收所有成员的组合 KV cache,实现潜空间内的思路交叉
- 性能:在 21 个数学发现与科学计算问题上取得最高平均分,达到其他 SOTA 框架 60 分钟最优成绩的中位数仅需 3-8 分钟,每小时探索的程序数量提升 5-13 倍
- 低成本反超:仅用 Qwen3-8B,就在多个问题上改进了 AlphaEvolve 用前沿 LLM 才找到的解
结论表明:在潜空间通信的 Agent 集群是一种快速、低成本的程序搜索路线。
所属事件:布朗大学 SwarmEvolve：450 个 Agent 潜空间协作，搜索提速 5-13 倍(3 条相关)→
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