ELMER: Modello Linguistico Evolutivo Migliora l'Evoluzione dei Programmi tramite Linguaggio Naturale

Un nuovo metodo per l'evoluzione dei programmi chiamato ELMER (Modello Linguistico Evolutivo che Esplora e Raffina) è stato sviluppato dai ricercatori, utilizzando descrizioni in linguaggio naturale per guidare le mutazioni. Questo approccio innovativo affronta un notevole svantaggio dell'evoluzione convenzionale dei programmi: la difficoltà di controllare il movimento delle mutazioni nello spazio comportamentale. Spesso, la dimensione delle modifiche sintattiche non indica in modo affidabile i cambiamenti comportamentali, poiché piccole modifiche al codice possono portare a significativi cambiamenti comportamentali, mentre riscritture estese potrebbero mantenere la stessa traccia di esecuzione. ELMER impiega un modello Qwen3-8B completamente ottimizzato per cercare descrizioni di policy in linguaggio naturale e compilare programmi tipizzati per l'esecuzione. Questo modello è addestrato su tre operazioni specifiche per il compito: mutazione semantica condizionale, traduzione dal linguaggio naturale al linguaggio specifico del dominio (GPTL) e conversione da GPTL al linguaggio naturale. La messa a punto è condotta con input condizionale sulla forza della mutazione (bassa, media, alta) tramite Ottimizzazione Diretta delle Preferenze (oDPO). In 252 ricerche evolutive a budget fisso, oDPO ha migliorato sia la calibrazione comportamentale che l'efficienza della ricerca. Il più alto h-index è stato registrato usando il linguaggio naturale, indicando che le rappresentazioni linguistiche possono migliorare la ricerca evolutiva. L'articolo di ricerca è accessibile su arXiv con l'identificatore 2608.10196.