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Program-as-Weights: A Programming Paradigm for Fuzzy Functions 论文完整解读

一、论文核心内容总结

1. 研究背景

大量现实文本任务（日志告警、破损JSON修复、搜索意图排序、模糊匹配、意图分类等）属于模糊函数(Fuzzy Function)：人类可直观完成，但无法用严谨符号代码（正则/Python）稳定实现，输入噪声、边界场景极易导致规则崩溃。
当前主流方案是调用云端LLM API，但存在四大痛点：

1. 高成本：每次推理都要付费；
2. 不可本地部署：依赖网络，离线不可用；
3. 不可复现：服务商后台模型静默更新会改变输出；
4. 资源开销大：每次输入都要加载超大模型完整权重。

2. 核心范式：PAW（Program-as-Weights，程序即权重）

提出模糊函数编程新范式：一次云端编译，无限次本地离线执行，分为两大阶段：

1. 编译阶段（云端大模型完成，仅执行一次