Program-as-Weights compila funções difusas em artefatos neurais compactos

Pesquisadores propõem a programação de funções difusas para compilar especificações em linguagem natural em artefatos neurais executáveis localmente, abordando os problemas de localidade, reprodutibilidade e custo do uso de APIs de modelos de linguagem grandes para tarefas cotidianas. Eles instanciam este paradigma com Program-as-Weights (PAW), que usa um compilador de 4B treinado em seu conjunto de dados FuzzyBench publicado de 10M de exemplos para emitir adaptadores eficientes em parâmetros para um interpretador congelado.

• Um interpretador Qwen3 de 0.6B executando programas PAW iguala o desempenho do prompting direto do Qwen3-32B.
• A abordagem usa aproximadamente uma cinquenta avos da memória de inferência e roda a 30 tok/s em um MacBook M3.
• O PAW reformula modelos fundamentais como construtores de ferramentas, produzindo artefatos pequenos e reutilizáveis para chamadas subsequentes baratas e offline.

Este método permite que desenvolvedores criem funções compactas e executáveis localmente que evitam os altos custos e latência associados às chamadas por entrada à API.