Program-as-Weights 将自然语言规范编译为紧凑的神经工件

研究人员提出模糊函数编程，以替代大型语言模型 API，用于日志警报和 JSON 修复等任务，旨在提高局部性、可复现性和成本效益。他们引入了 Program-as-Weights (PAW)，该模型使用在发布的 FuzzyBench 数据集上训练的 4B 编译器，为冻结的解释器生成参数高效的适配器。

• 该系统将自然语言规范编译为紧凑的、本地可执行的神经工件。
• 执行 PAW 程序的 0.6B Qwen3 解释器在性能上与直接使用 Qwen3-32B 进行提示相匹配。
• 这种方法仅使用大约五十分之一的推理内存，并在 MacBook M3 上以 30 tok/s 的速度运行。

PAW 将基础模型重新定义为工具构建器，允许用户为每个函数定义调用一次编译器，以生成小型、可重用的工件，用于后续廉价且离线的调用。