Resumen: La evolución del código es una familia de técnicas que se basan en grandes modelos de lenguaje para buscar posibles programas informáticos mediante la evolución o mutación del código existente. Muchas canalizaciones de evolución de código propuestas muestran un rendimiento impresionante, pero a menudo no se comparan con líneas de base más simples. Probamos qué tan bien funcionan dos líneas de base simples en tres dominios: encontrar mejores límites matemáticos, diseñar andamios agentes y competencias de aprendizaje automático. Encontramos que las líneas de base simples coinciden o superan a los métodos mucho más sofisticados en los tres. Al analizar estos resultados, encontramos varias deficiencias en cómo se desarrolla y utiliza la evolución del código. Para los límites matemáticos, el espacio de búsqueda de un problema y el conocimiento del dominio en el mensaje son principalmente los que dictan el techo de rendimiento y la eficiencia de una búsqueda, siendo secundario el proceso de evolución del código. Por lo tanto, el principal desafío para encontrar límites mejorados es diseñar buenos espacios de búsqueda, algo que realizan expertos en el dominio, y no la búsqueda en sí. Al diseñar andamios agentes, encontramos que una alta variación en los andamios junto con pequeños conjuntos de datos lleva a que se seleccionen andamios subóptimos, lo que resulta en andamios de voto mayoritario diseñados a mano que funcionan mejor. Proponemos mejores métodos de evaluación que reducen la estocasticidad de la evaluación y al mismo tiempo mantienen la evolución del código económicamente viable. Terminamos con una discusión de vías y mejores prácticas para permitir una evolución de código más rigurosa en trabajos futuros.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 19 de febrero de 2026.
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