ترجمه کد منبع از یک زبان به زبان دیگر همیشه یک کار چالش برانگیز بود اما همه چیز تغییر می کند.
مدل های LLM امکان ایجاد یک کد منبع را به سادگی و تقریباً بدون زحمت فراهم کردند.
تبدیل کد منبع
به طور سنتی، ترجمه کد با استفاده از رویکردهای مبتنی بر قانون انجام شده است که توسعه می تواند وقت گیر و گران باشد.
با این حال، پیشرفت های اخیر در پردازش هوش مصنوعی و زبان طبیعی منجر به اکتشاف استفاده از مدل های زبان بزرگ (LLM) برای ترجمه کد شده است
قالب بندی کد منبع
قالب بندی کد منبع برای بهبود خوانایی و نگهداری کد استفاده می شود. این شامل اعمال قوانین قالب بندی سازگار به کد، مانند فرورفتگی، فاصله خط و ساختار کد است
مدل های هوش مصنوعی متعددمدلهای هوش مصنوعی ممکن است خروجیهای مختلفی را برای ارائه کد منبع قابل قبول تولید کنند. هر مدل دارای محدودیت داده ورودی خاص خود است.
خلاصه استفاده از ابزارهای AI
1500+تبدیل کد منبعمیانگین تعداد تبدیل کد منبع در هر روز23000+خطوط کد منبعتعداد خطوط کد منبع در هر روز به طور متوسط