AI BriefingSwarmEvolve, Qwen3 스웜으로 5분 만에 OpenEvolve급 성과 달성
Using latent-agent swarms for math discovery and optimization [R]
·2026.11.10 00:30
핵심 내용
SwarmEvolve가 Qwen3 스웜으로 5분 만에 OpenEvolve급 수학 최적화 성과를 달성했다
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- SwarmEvolve는 잠재 추론 에이전트 스웜을 활용해 처리량과 비용 효율성을 개선하는 수학 발견 및 최적화 프레임워크임
- 에이전트는 잠재 공간에서 추론하고 서로 KV 캐시를 전달하여 명시적 사고 없이 모델 내에서 아이디어가 혼합되도록 함
- OpenEvolve, ShinkaEvolve, CodeEvolve가 1시간 이상 소요된 점수를 약 5분 만에 달성함
- Qwen3 8B 모델만으로도 알려진 최고의 원 포장(circle packing) 결과와 동일한 성과를 기록함
- Qwen3.5와 Muse 모델로 확장하여 더 나은 성능을 입증함
- 코드는 GitHub에서, 논문은 alphaxiv.org에서 제공됨
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