본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 한계를 해결하기 위해 진화 알고리즘(EA)을 활용하는 새로운 프레임워크를 제안한다. LLM은 복잡한 문제에서 부분적이거나 잘못된 해결책에 갇히는 경향이 있지만, EA는 광범위한 탐색 공간을 효과적으로 탐색할 수 있다. 특히 복잡한 문제에서 EA의 계산 비용이 높은 점을 해결하기 위해, 기존 정의와 호환되는 고효율 평가 프레임워크를 제시하고, LLM을 활용하여 더욱 집중적인 탐색 전략을 구현하여 개선된 결과를 얻었다고 주장한다.