SwarmEvolve:潜空间智能体蜂群做程序进化,8 分钟追平对手 60 分钟成绩
burny_tech · x · 2026-11-11
Brown 大学 Qile Jiang 与 George Em Karniadakis 发布 arXiv 论文 SwarmEvolve(arXiv:2611.08483),让智能体不把推理写成文本,而是直接在潜空间(Latent Space)进化程序。
核心机制
- 每轮跑 450 个低成本智能体,基于冻结的 Qwen3(8B),每个 agent 在隐藏态空间「思考」40 步,不解码成文本
- 各蜂群从不同角度切入问题;新颖性过滤器按隐藏态向量距离保留 30 条最分散的轨迹
- 汇总 agent 读取全部成员拼接的 KV cache,在缓存里直接完成「思路交叉」并写出新程序
成绩
- 21 个数学与科学计算问题上,平均最高分 0.804,基线 OpenEvolve/ShinkaEvolve/CodeEvolve 为 0.693–0.700
- 达到对手 60 分钟最佳成绩的中位时间仅 3–8 分钟,60 分钟生成程序数 734 vs 81–158
- Qwen3 8B 在多个问题上超越了 AlphaEvolve 用前沿模型首次找到的构造
作者留下的开放问题:增益到底来自潜空间推理本身,还是主要来自吞吐量提升。代码开源于 GitHub(Qile-J/SwarmEvolve)。
所属事件:布朗大学 SwarmEvolve：450 个智能体潜空间协作，搜索快 5-13 倍(4 条相关)→
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