精选理由
PAW让模糊函数（如日志告警、修复JSON）不再依赖大模型API。用4B编译器一次编译，0.6B小模型就能跑出32B的效果，还省内存和算力。
PAW（Program-as-Weights）提出一种模糊函数编程范式，将自然语言规范编译为紧凑的本地可执行神经构件。一个4B编译器在FuzzyBench（1000万示例）上训练，为冻结的0.6B Qwen3解释器生成参数高效适配器。该解释器执行PAW程序，性能匹配直接提示Qwen3-32B，但推理内存仅为其1/50，在MacBook M3上达30 tokens/s。PAW将基础模型从逐输入求解器转变为可复用小工具构建器。
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PAW（Program-as-Weights）提出一种模糊函数编程范式，将自然语言规范编译为紧凑的本地可执行神经构件。一个4B编译器在FuzzyBench（1000万示例）上训练，为冻结的0.6B Qwen3解释器生成参数高效适配器。该解释器执行PAW程序，性能匹配直接提示Qwen3-32B，但推理内存仅为其1/50，在MacBook M3上达30 tokens/s。PAW将基础模型从逐输入求解器转变为可复用小工具构建器。
Many everyday programming tasks resist clean rule-based implementation, such as alerting on important log lines, repairing malformed JSON, or ranking search results by intent, and are increasingly outsourced to large lan…