Cunxi Yu Rongjian Liang Chia-Tung Ho Haoxing Ren

الملخص

أظهرت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مؤخرًا قدرات قوية في البرمجة، مما يمكّنها ليس فقط من إنشاء الشفرة الثابتة، بل أيضًا من تطوير الشفرة تدريجيًا عبر أطر عمل وكيلية (agentic frameworks). مؤخرًا، أظهرت دراسة AlphaEvolve \cite{novikov2025alphaevolve} أن وكلاء البرمجة المستندة إلى النماذج اللغوية الكبيرة قادرون على تحسين الخوارزميات ذاتيًا وتجاوز الخبراء البشريين، مع حدود تطبيق محدودة على كتل معزولة تتضمن مئات السطور من الشفرة. مستوحاة من نموذج AlphaEvolve، نقدم SATLUTION، وهي أول إطار عمل يوسع تطوير الشفرة القائم على النماذج اللغوية الكبيرة إلى نطاق المستودع الكامل، بما يشمل مئات الملفات وعشرات الآلاف من سطور الشفرة بلغة C/C++. وتستهدف SATLUTION مشكلة التحقق من القابلية للحل (SAT)، وهي المشكلة القياسية من فئة NP-كاملة، وتمثّل حجر الأساس في النظريات والتطبيقات. يُنسّق SATLUTION وكالات النماذج اللغوية الكبيرة لتطوير مستودعات حلّالات SAT مباشرةً، تحت ضمانات صحة صارمة وتعليقات تشغيلية موزعة، وفي الوقت نفسه، يُطوّر ذاته سياسات وقواعد تطويره الذاتية. بدءًا من قواعد الشفرة والاختبارات المستخدمة في مسابقة SAT 2024، تطور SATLUTION حلّالات تفوق بشكل حاسم الحلول الفائزة التي صمّمها البشر في مسابقة SAT 2025، كما تفوقت على كل من البطلين 2024 و2025 في اختبارات عام 2024.