연산 성능 최적화: 'SwarmEvolve' 프레임워크 공개

요약

구글 딥마인드의 AlphaEvolve가 행렬 곱셈 알고리즘 최적화에서 성과를 낸 이후, 이를 개선한 오픈소스 프레임워크인 'SwarmEvolve'가 공개되었다. SwarmEvolve는 기존 OpenEvolve, ShinkaEvolve, CodeEvolve 대비 연산 효율을 대폭 개선하여 1시간 이상 소요되던 최적화 작업을 약 5분 만에 완료한다. 핵심 기술은 잠재 공간(latent space)에서 추론하는 수백 개의 에이전트 군집을 활용하는 방식으로, Qwen3 8B, 14B, 32B 모델 기반으로 구동된다. 에이전트가 사고 과정을 외부로 출력하지 않고 잠재 공간 내에서 추론을 수행함으로써 속도와 비용 효율을 모두 높였다. 이 프레임워크는 수학적 발견 및 최적화 분야에서 LLM 기반 에이전트의 확장성 있는 활용 가능성을 제시한다.

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