연구진은 과학적 모델의 기호 구조와 연속 파라미터를 모두 고려하는 신경-기호 학습에서 파라미터 조정이 병목 현상이라는 문제를 해결하기 위해 NDVM(Native Differentiable Virtual Machine)을 개발했어요.
NDVM은 각 후보 프로그램을 개별 그래프로 컴파일하지 않고도 실행 가능한 프로그램을 미분할 수 있는 런타임 표현 방식으로, 기호 구조와 미분 가능한 숫자 상태를 분리하여 효율성을 높였어요.
실험 결과, NDVM은 LLM이 제안한 프로그램에 대한 고정 예산 공동 검색에서 벽시계 시간 기준으로 약 24배 더 빠른 고품질 솔루션을 찾아내는 성과를 보여줬어요.