本文提出了一種名為潛在程式網路（LPN）的新演算法，透過學習一個連續的潛在程式空間，並利用梯度優化方法在該空間中搜索最佳程式表示，從而實現高效的程式歸納和測試時適應能力。
COOL框架透過鏈式目標邏輯（CoL）和神經網路回饋控制（NNFC）兩種新機制，實現了對複雜程式合成任務的精細控制和靈活模組化，顯著提高了程式合成的效率和可靠性。
在程式策略合成中，直接搜尋程式空間比搜尋學習到的潛在空間更有效率。
