SwarmEvolve：潜在空间智能体群体进化框架

Qile Jiang 与 George Em Karniadakis 在 arXiv 论文（arXiv:2611.08483）中提出 SwarmEvolve 框架：每轮数百个低成本智能体在潜空间推理、无需解码为文本，并通过传递 KV cache 共享信息，用于加速进化搜索。 论文称，在 21 个数学发现与科学计算问题上，SwarmEvolve 取得最高平均分；达到其他先进框架 60 分钟所得最佳成绩，中位数只需 3 到 8 分钟。论文还称，在若干问题上，使用 Qwen3 8B 的 SwarmEvove 改进了 AlphaEvolve 最初用前沿大模型找到的解。以上均为论文作者的说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。