Resumen: El diseño de algoritmos del sistema sigue siendo desafiante, donde la naturaleza discontinua del espacio de soluciones a menudo obliga a los ingenieros del sistema a depender de la heurística genérica a expensas del rendimiento. Estudiamos si los LLM pueden prácticamente impulsar la generación de algoritmo y descubrimos que están sesgados hacia diseños genéricos conocidos, en lugar de hacer que los saltos creativos necesarios para navegar por el espacio de solución discontinuo. Para abordar esta limitación, introducimos Metamuse, un marco para la ideación creativa basada en tres principios de autorreflexión: (1) cuantificar la diversidad y la utilidad de las soluciones en el espacio de rendimiento medible, en lugar de un espacio de ideas abstracta, (2) la ideación de dirección a través de estímulos externos en lugar de aleatoriedad interna y (3) construyendo soluciones ejecutables mediante razones de razonamiento de puntos de referencia, en lugar de la cadena de la cadena de la cadena de forma libre. Una evaluación extensa muestra que Metamuse puede generar soluciones de alto rendimiento para dos problemas críticos en un proveedor global de nubes: reemplazo de caché (reduciendo las fallas de caché hasta en un 35.76%) y el empaque de contenedor en línea (reduciendo el uso de contenedor hasta 30.93%).
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 6 de octubre de 2025.
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