PAW: нейрокомпилятор для создания локальных нейросетей

Обзор технологии PAW (Program-as-Weights), которая превращает текстовое описание задачи в компактную локальную нейросеть на базе интерпретатора 0.6B.

Технология позволяет создавать узкоспециализированные нейросетевые функции за считанные минуты.

Снижает требования к ресурсам за счет использования единого интерпретатора.
Позволяет хранить и версионировать нейросетевые функции как обычные файлы.
Ускоряет разработку специфических AI-инструментов через автоматическую генерацию примеров.

Compile by Training Нейрокомпилятор. Превращает текстовое описание задачи в маленькую локальную нейросеть, выполняющую поставленную задачу PAW (Program-as-Weights) работает так: «программа» это веса лоры поверх общей нейросети-интерпретатора (~0.6B). Интерпретатор один для всех программ. Лора весит копейки, ее можно хранить, версионировать и комбинировать как обычный файл, но исполняется она нейросетью Сборка: промпт → черновик → учитель генерирует примеры → интерпретатор дообучается на них → готовая .paw-функция. На все около минуты Годно для любых задач которые можно описать как функцию от входа к выходу На FuzzyBench-Hard — 83.6% семантической точности. Уже работает в многосайтовом помощнике, 3D-аватаре с голосовым управлением и переводчике с английского на выдуманный язык Claudish Гитхаб Демо #coding

Кратко (AI)

Технология PAW (Program-as-Weights) позволяет генерировать специализированные нейросети на основе текстового описания задачи. Система использует общую модель-интерпретатор размером 0.6B, на которую накладываются компактные веса LoRA, что позволяет быстро создавать и версионировать функциональные нейросетевые модули.

PAW: нейрокомпилятор для создания локальных нейросетей

Кратко (AI)

Обсуждение