SwarmEvolve、LLMガイド探索を高速化 技術論文発表
チーレ・ジャン (Qile Jiang) 氏らは2026年11月5日(現地時間)、論文公開サイトarXivに「SwarmEvolve: Latent Agent Swarms for Evolutionary Discovery and Optimization」と題した論文を提出した。本論文は、大規模言語モデル (LLM) ガイドの進化的探索が抱える処理速度の課題に対し、潜在空間 (latent space) で推論し、KVキャッシュ (KV caches) を介して情報共有を行うエージェントスウォームのフレームワーク「SwarmEvolve」を提案している。