提案された手法では、Large Language Models（LLMs）を使って生成された誤った解決策から重み付き文脈自由文法（wCFG）を構築し、それを列挙アルゴリズムに導入することで性能向上が実現されました。具体的には、LLMが提案した不正確な解決策からwCFGを推定し、その情報を元に列挙探索空間内で優先領域を設定することで、正しい解決策への探索効率が向上しました。この方法により、従来の形式的プログラム合成アルゴリズムだけでは得られなかった精度や効率が達成されました。