FAAST提出了一种仅需前向传播的关联适应方法，通过解析方式将标注样本单次编译为快速权重，无需依赖记忆或上下文。该方法实现了恒定时间推理，并将任务适应与预训练表征解耦。在图像分类和语言建模基准测试中，FAAST性能匹配或超过基于反向传播的适应方法，同时将适应时间减少90%以上；与基于记忆/上下文的适应方法相比性能相当，但内存使用量最高可节省95%。这为监督任务适应提供了一个高效、可扩展的解决方案，尤其适用于资源受限的模型。