La strategia di utilizzare intelligenza artificiale per scrivere test di fuzzing e costruire un porting in ordine topologico risulta efficace per automatizzare il trasferimento da C a Rust.
Le LLM possono facilitare il mantenimento e l'aggiornamento delle librerie modificando automaticamente le API e migrando il codice con semplici prompt.
Mantenere grandi librerie come TensorFlow può essere difficile a causa dei debiti tecnici accumulati nel tempo. L'uso di LLM potrebbe semplificare refactoring complessi.
La fuzzing con intelligenza artificiale permette di individuare discrepanze tra implementazioni in C e Rust, contribuendo a generare risultati identici o simili.
La procedura di portare un programma da C a Rust può diventare una sfida di ingegneria del prompt anziché di codifica, sfruttando l'automazione degli LLM.
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