SwarmEvolve:数百个潜在空间智能体群协作,5 分钟超越 OpenEvolve 一小时成绩
QileHQ · reddit · 2026-11-09
受 DeepMind AlphaEvolve 启发(2024 年它用 LLM 进化搜索打破了 1969 年以来的 4×4 复矩阵乘法纪录),Brown 大学 Qile Jiang 与 George Em Karniadakis 发布 SwarmEvolve 论文:一个更快、更便宜、更可扩展的数学发现与优化框架。
核心做法
- 在 Qwen3 8B/14B/32B 上运行数百个潜在推理智能体组成的群体;
- 借鉴 LatentMAS,智能体不在文本中写出思考,而是在潜在空间推理并互相传递 KV cache,不同智能体的想法直接在模型内部融合,大幅提升吞吐;
- 小模型便宜,可以海量并行,每个智能体专注不同方向,每轮产生更多样化的候选程序,加快探索解空间;
- 引入新颖性过滤器,按智能体间隐状态向量的距离度量多样性,保留智能体并总结历史最高分程序,50% 概率用历史最优 prompt 新智能体。
结果:约 5 分钟即达到 OpenEvolve、ShinkaEvolve、CodeEvolve 需要 1 小时以上才能达到的分数;仅用 8B 模型就复现了已知最优的圆填充(circle packing)结果;框架已扩展支持 Qwen3.5 与 Muse 模型。代码即将开源,作者公开征集在材料科学、生物学等真实科学发现问题上的合作。
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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