본 논문은 자동 휴리스틱 설계(AHD)를 위한 새로운 패러다임인 메타인지 LLM 기반 아키텍처(MeLA)를 소개합니다. 기존의 진화적 방법들이 휴리스틱 코드 자체를 직접적으로 진화시키는 것과 달리, MeLA는 대규모 언어 모델(LLM)이 휴리스틱을 생성하도록 안내하는 지시 프롬프트를 진화시킵니다. 이 "프롬프트 진화" 과정은 시스템이 성능 피드백을 분석하여 생성 전략을 체계적으로 개선하는 새로운 메타인지 프레임워크에 의해 주도됩니다. MeLA의 아키텍처는 초기 전략적 프롬프트를 구성하는 문제 분석기, 잘못된 코드를 수정하는 오류 진단 시스템, 휴리스틱 효율성에 따라 프롬프트를 반복적으로 최적화하는 메타인지 검색 엔진을 통합합니다. 벤치마크 문제와 실제 문제에 대한 포괄적인 실험에서 MeLA는 기존 최고 성능의 방법들을 능가하여 더욱 효과적이고 강력한 휴리스틱을 일관되게 생성합니다. 궁극적으로 이 연구는 인지 과학을 AI 아키텍처의 청사진으로 사용하는 잠재력을 보여주며, LLM이 메타인지적으로 문제 해결 과정을 조절할 수 있도록 함으로써 AHD에 대한 더욱 강력하고 해석 가능한 경로를 열 수 있음을 보여줍니다.
