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6 artículos

9 jul 2026

AutoVerus convierte 40 horas de escritura de proofs en 3 llamadas a LLM. El truco es saber cuándo rendirse.

AutoVerus utiliza una red de agentes LLM para generar proofs de corrección de Verus para código Rust, automatizando más del 90% de las proof obligations mediante un bucle de generar-reparar-dischargar impulsado por el feedback del solver SMT.

8 jul 2026

Los LLMs pueden generar código en Rust. Las pruebas formales son un problema completamente distinto.

Los grandes modelos de lenguaje escriben código en Rust sorprendentemente bueno, pero cuando les pides una prueba formal alucinan invariantes e inventan sintaxis que ningún verificador acepta. Esto es lo que realmente hacen bien, dónde fallan y cómo usarlos de todos modos.

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7 jul 2026

Esperar a que aparezcan race conditions es una estrategia de pruebas terrible

Por qué el model checking supera a días de ejecución en producción para encontrar bugs de concurrencia, y cómo aplicarlo a tu propio código.

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6 jul 2026

Puedes verificar código con model checking sin aprender temporal logic

Los bounded model checkers como Kani y los relational model finders como Alloy permiten verificar propiedades con assertions y constraints ordinarios. Renuncias a las pruebas de liveness a cambio de una curva de aprendizaje medida en horas, no en semanas.

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5 jul 2026

Puedes probar que tu código Rust es correcto sin escribir una sola prueba, pero el espacio de estados es la factura

Herramientas de model checking como Kani te permiten verificar propiedades de Rust con assertions en lugar de pruebas formales. El problema es lo que ocurre cuando tus bucles no tienen límites pequeños.

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4 jul 2026

No puedes hacer pruebas unitarias de un protocolo distribuido, pero sí puedes verificarlo con model checking

Los errores distribuidos son costosos de corregir después del despliegue. El model checking te permite encontrarlos antes de escribir una sola línea de código de implementación. Así es como hacerlo con TLA+.

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