模糊测试在程序迁移中的合理应用

大规模语言模型（LLM）在代码生成和测试方面表现出强大能力，特别是在从C到Rust的迁移上。

通过LLM生成模糊测试可以有效地在不中断项目的情况下实现语言迁移。

LLM能够自动执行复杂的重构和API更新，减少对人工的依赖和潜在错误。

实验中，通过模糊测试可以在符号迁移中发现和解决所有功能差异。

迁移过程中，保持接口不变有助于在后期“Rust化”代码并提高定性测试的精度。

虽然过程复杂且需要一定的人工参与，但LLM大大降低了迁移成本。