शोधकर्ता लॉग अलर्टिंग और JSON मरम्मत जैसे कार्यों के लिए बड़े भाषा मॉडल APIs को बदलने के लिए फजी-फंक्शन प्रोग्रामिंग का प्रस्ताव करते हैं, जिसका उद्देश्य स्थानीयता, पुनरुत्पादनशीलता और लागत में सुधार करना है। वे Program-as-Weights (PAW) पेश करते हैं, जो एक 4B संकलक का उपयोग करता है जो जारी किए गए FuzzyBench डेटासेट पर प्रशिक्षित है ताकि एक जमे हुए इंटरप्रेटर के लिए पैरामीटर-कुशल एडाप्टर उत्पन्न किए जा सकें।
- सिस्टम प्राकृतिक भाषा विनिर्देशों को संपीड़ित, स्थानीय रूप से निष्पादित योग्य तंत्रिका कलाकृतियों में संकलित करता है।
- PAW प्रोग्राम्स निष्पादित करने वाला एक 0.6B Qwen3 इंटरप्रेटर Qwen3-32B के साथ सीधे प्रॉम्प्टिंग के समान प्रदर्शन को मिलाता है।
- यह दृष्टिकोण अनुमानन मेमोरी का लगभग पचावां हिस्सा उपयोग करता है और MacBook M3 पर 30 tok/s पर चलता है।
PAW फाउंडेशन मॉडल्स को टूल बिल्डर्स के रूप में फिर से परिभाषित करता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रत्येक फंक्शन परिभाषा के लिए संकलक को एक बार आमंत्रित कर सकते हैं ताकि सस्ते, ऑफलाइन बाद के कॉल्स के लिए छोटे, पुनः उपयोग योग्य कलाकृतियाँ उत्पन्न की जा सकें।