Bài báo này giới thiệu Kiến trúc Siêu nhận thức dựa trên LLM (MeLA), một mô hình mới cho thiết kế heuristic tự động (AHD). Không giống như các phương pháp tiến hóa hiện có vốn trực tiếp phát triển mã heuristic, MeLA phát triển các gợi ý định hướng dẫn mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) tạo ra các heuristic. Quá trình "tiến hóa gợi ý" này được thúc đẩy bởi một khuôn khổ siêu nhận thức mới, giúp tinh chỉnh chiến lược tạo ra một cách có hệ thống bằng cách phân tích phản hồi hiệu suất. Kiến trúc của MeLA tích hợp một bộ phân tích vấn đề xây dựng các gợi ý chiến lược ban đầu, một hệ thống chẩn đoán lỗi sửa lỗi mã và một công cụ tìm kiếm siêu nhận thức tối ưu hóa các gợi ý theo chu kỳ dựa trên hiệu quả heuristic. Trong các thí nghiệm toàn diện về các vấn đề chuẩn và thực tế, MeLA luôn vượt trội hơn các phương pháp tiên tiến hiện có, tạo ra các heuristic hiệu quả và mạnh mẽ hơn. Cuối cùng, nghiên cứu này chứng minh tiềm năng của việc sử dụng khoa học nhận thức như một bản thiết kế cho kiến trúc AI, chứng minh rằng LLM có thể hướng dẫn các quy trình giải quyết vấn đề một cách siêu nhận thức, mở ra một con đường mạnh mẽ và dễ diễn giải hơn đến AHD.
