SwarmEvolve：潜空间 Agent 集群进化搜索，8B 模型跑赢 AlphaEvolve

SwarmEvolve 提出以潜空间推理的 Agent 集群执行 LLM 引导的进化搜索，用于数学发现与科学计算程序优化。每轮数百个低成本 Agent 通过 KV cache 共享信息并按隐藏状态向量距离筛选新颖想法；其在 21 个问题上取得最高平均分，中位数 3-8 分钟达到其他 SOTA 框架 60 分钟的最佳成绩，并在若干问题上以 Qwen3 8B 改进 AlphaEvolve 的解。