论文页面 - 程序即权重：面向模糊函数的编程范式

来源：https://huggingface.co/papers/2607.02512

摘要

模糊函数编程（Fuzzy-function programming）利用一个 4B 编译器和一个 0.6B 解释器，将自然语言规范编译为紧凑的神经工件，实现高效、本地的执行，内存占用更低，推理速度更快。

许多日常编程任务很难用清晰的基于规则的实现来完成，例如对重要日志行进行告警、修复畸形的 JSON、或按意图对搜索结果排序。这些任务日益被外包给大型语言模型 API，但代价是损失了本地性、可复现性和价格。我们提出模糊函数编程：将此类函数从自然语言规范编译为紧凑、可本地执行的神经工件。我们通过“程序即权重”（Program-as-Weights, PAW）来实例化这一范式，其中，一个基于 FuzzyBench（我们发布的一个包含 1000 万示例的数据集）训练的 4B 编译器，为一个冻结的轻量级解释器生成参数高效适配器。运行 PAW 程序的 0.6B Qwen3 解释器，其性能与直接提示 Qwen3-32B 相当，但推理内存仅为其约五十分之一，且在 MacBook M3 上以 30 tokens/s 的速度运行。PAW 将基础模型从“每次输入的问题解决者”重新定义为“工具构建者”：每定义一个函数只需调用一次，即可生成一个小型可复用工件，后续每次函数应用调用都廉价且离线。

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