본 보고서는 AlphaEvolve와 같은 LLM 기반 진화 연산의 발전을 기반으로, 연구자들이 하이브리드 LLM-진화 접근 방식을 연구하고 실험할 수 있도록 설계된 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크인 GigaEvo를 소개합니다. GigaEvo는 MAP-Elites 품질-다양성 알고리즘, 비동기 DAG 기반 평가 파이프라인, LLM 기반 변이 연산자, 양방향 계통 추적, 유연한 다중 섬 진화 전략 등 주요 구성 요소의 모듈형 구현을 제공합니다. GigaEvo는 Heilbronn 삼각형 배치, 정사각형 내 원 채우기, 고차원 키스 수와 같은 AlphaEvolve 논문의 문제에 대해 평가되어 재현성과 구현의 유효성을 검증받았습니다. 이 프레임워크는 모듈성, 동시성, 실험의 용이성을 강조하며, 선언적 구성을 통해 신속한 프로토타입 제작을 가능하게 합니다.
