PAW компилирует спецификации на естественном языке в компактные нейронные программы. После компиляции они работают как обычные Python-функции (без интернета, без внешнего сервиса, без оплаты за вызовы).
Нейронная программа объединяет дискретный текст и непрерывную LoRA для адаптации фиксированного интерпретатора.
Подходит для нечетких задач: триаж по срочности, починка сломанного JSON, фильтрация логов, роутинг инструментов.
Хорошо сочетается с код-агентами: http://programasweights.com/agents
Интерпретатор — предобученный Qwen3 0.6B, без модификаций. Вся адаптация под задачи происходит через скомпилированную нейронную программу.
На FuzzyBench: 73.4% точности против 9.8% у прямого промпт-инжиниринга той же 0.6B. Даже Qwen3 32B даёт только 68.7%.
Их интерпретатор на базе GPT-2 — всего 124M параметров, достаточно компактный, чтобы полностью работать в браузере через WebAssembly.
Скачиваешь базовую модель ~134 МБ один раз, затем каждая нейронная программа занимает ~5 МБ. Сервер для инференса не нужен.
python:
pip install programasweightsjs:
npm install @programasweights/web