一项名为Ascension的确定性软件演化引擎被提出，其核心目标是在不调用外部人工智能的情况下，识别、评估并强化任意源代码中潜在的架构能力。该引擎的工作原理是将上传的代码与一个固定的计算原语矩阵进行碰撞。这个矩阵包含数十个原语，并分为四个分类学类别。碰撞后产生的组合会通过一个专有指数进行评分，最终强化后的成果会以自包含的密封运行时形式导出。 研究团队展示了来自多个编程语言和行业领域的验证案例结果。分析对象包括了多家知名科技公司和开源组织的代码。在一个自我指涉的审计案例中，该引擎甚至分析了自身的内部系统，并发现了生产代码中存在的若干问题，例如密码学随机数薄弱、未处理的异步拒绝以及错误处理缺失。 研究结果表明，这种确定性的原语碰撞方法能够可靠地发现传统静态分析、代码检查以及AI辅助代码审查所无法察觉的结构性缺陷。研究者提出，Ascension可以作为一种新学科的基础，即后作者时代的软件演化。在这一范式下，代码的改进是通过结构性方式而非生成式方式实现的。