يقترح الباحثون برمجة الدوال الضبابية لترجمة المواصفات باللغة الطبيعية إلى آثار عصبية قابلة للتنفيذ محليًا، مما يعالج مشكلات المحلية، والقابلية للتكرار، والتكلفة المرتبطة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للنماذج اللغوية الكبيرة للمهام اليومية. يجسدون هذا النموذج باستخدام Program-as-Weights (PAW)، الذي يستخدم مترجمًا بحجم 4B تم تدريبه على مجموعة البيانات FuzzyBench المكونة من 10 مليون مثال التي أطلقوها لإصدار محولات فعالة من حيث المعلمات لمفسر متجمد.
- يحقق مفسر Qwen3 بحجم 0.6B الذي ينفذ برامج PAW أداءً مماثلًا للاستدعاء المباشر لـ Qwen3-32B.
- يستخدم هذا النهج حوالي واحدًا من خمسين من ذاكرة الاستدلال ويعمل بسرعة 30 رمز/ثانية على جهاز MacBook M3.
- يعيد PAW صياغة النماذج الأساسية كمُصمِّمات للأدوات، منتجة آثارًا صغيرة قابلة لإعادة الاستخدام لاستدعاءات لاحقة غير متصلة بالإنترنت وبكلفة منخفضة.
تتيح هذه الطريقة للمطورين إنشاء دوال مدمجة وقابلة للتنفيذ محليًا تتجنب التكاليف العالية وزمن الاستجابة المرتبط بالمكالمات الفردية لواجهات برمجة التطبيقات.