LLM引导的进化搜索使用AI代理通过迭代细化解决方案并结合高分方法来改进数学和计算问题的程序。然而，这个过程往往是缓慢的，因为法学硕士为每一轮都产生了很长的文本思维链，并且必须多次重复这一代以保持人口多样性。我们提出SwarmEvolve ，一个框架

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2611.08483v1)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [SwarmEvolve: Latent Agent Swarms for Evolutionary Discovery ](https://arxiv.org/abs/2611.08483v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Qile Jiang, George Em Karniadakis

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
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⏱️ 2026-11-06 13:01