전통적인 진화 연산은 하이퍼파라미터, 가중치, 연속 변수와 같은 저차원의 미리 정의된 수치 파라미터 벡터를 주요 대상으로 삼으며, 그 탐색 공간은 사람이 미리 설정한 구조와 인코딩 방식에 의해 제한됩니다. 계산 규모와 엔지니어링 기반이 확대되면서 고차원·이산·구조화된 객체의 탐색이 불가능에서 처리 가능으로 바뀌고, 탐색 경계는 연산 능력과 툴체인과 함께 동시에 외연이 확장됩니다.
이를 바탕으로 대규모 모델은 코드 이해, 맥락 추론 및 후보 생성 능력을 갖추어 프로그램 수준의 객체를 직접 구성·수정·평가할 수 있으며, 수작업으로 설계한 인코딩 방식과 변이 연산자에 대한 의존을 줄입니다. 연산 규모가 열리면 후보를 생성하는 방법 자체가 여전히 사람에 의해 미리 고정되어 있을 경우 시스템은 정해진 방식만 반복할 수밖에 없습니다. 후보 생성 방법 자체를 진화 대상에 포함시키는 것(예: 차분 진화의 변이 전략과 파라미터 설정)이 바로 이러한 경계 확장이 방법론 차원에서 직접적으로 드러난 것입니다.
아래 그림은 이러한 계층적 확장의 구조를 보여줍니다.
이로써 진화 대상은 계층적으로 확장됩니다: 수치 파라미터 → 모델 구조 → 알고리즘 메커니즘 → 프로그램 및 소프트웨어 엔지니어링 상태. 계층이 높아질수록 의미적 제약이 강해지고 평가 경로가 길어집니다. 후보는 반드시 실행 가능하고 검증 가능해야 하며, 적합도 평가도 스칼라 함수에서 실행 결과와 엔지니어링 제약의 결합적 판단으로 바뀝니다. 이러한 확장은 파라미터 최적화를 대체하는 것이 아니라 파라미터 최적화를 더 큰 프로그램 및 시스템 진화 순환에 포함시켜, 국부적 튜닝에서 시스템 수준 개선에 이르는 연속적인 스펙트럼을 형성합니다.
진화 대상이 수치 파라미터에서 프로그램 시스템으로 확장되는 계층도图中自下而上展示演化对象的层级扩展：数值参数、模型结构、算法机制，直至程序与软件工程状态。层级越高，语义约束越强、评价链路越长，候选必须可执行可验证，适应度也从标量函数变为运行结果与工程约束的联合判断，参数优化由此被纳入更大的程序演化循环。
