Program-as-Weights compila especificaciones en lenguaje natural en artefactos neurales compactos

Los investigadores proponen la programación de funciones difusas para reemplazar las APIs de modelos de lenguaje grandes para tareas como alertas de registros y reparación de JSON, con el objetivo de mejorar la localidad, reproducibilidad y costo. Introduce Program-as-Weights (PAW), que utiliza un compilador de 4B entrenado en el conjunto de datos FuzzyBench publicado para generar adaptadores eficientes en parámetros para un intérprete congelado.

• El sistema compila especificaciones en lenguaje natural en artefactos neurales compactos y ejecutables localmente.
• Un intérprete Qwen3 de 0.6B que ejecuta programas PAW iguala el rendimiento del prompting directo con Qwen3-32B.
• Este enfoque utiliza aproximadamente una cincuentava parte de la memoria de inferencia y se ejecuta a 30 tokens/s en un MacBook M3.

PAW reformula los modelos base como constructores de herramientas, permitiendo a los usuarios invocar el compilador una vez por definición de función para producir artefactos pequeños y reutilizables para llamadas posteriores económicas y fuera de línea.