Hvilke specifikke opgaver kæmper DeepSeek-R1 med i software engineering

1. Lange evalueringstider: Modellen kæmper med opgaver, der kræver omfattende verifikation, som kan bremse den forstærkende læringsproces (RL). Denne ineffektivitet påvirker dens ydeevne inden for softwaretekniske benchmarks, da modellen ikke viser betydelige forbedringer i forhold til sin forgænger, Deepseek-V3, på dette område [2] [3].

2. Følsomhed over for tilskyndelse: DeepSeek-R1 er følsom over for strukturen og formatet af promp. Det fungerer dårligt med multi-drejning eller få skud, der spørger scenarier, som er almindelige i softwaretekniske sammenhænge. Anbefalingen er at bruge en nul-shot-tilgang til bedre resultater, hvilket indikerer en begrænsning i dens fleksibilitet og tilpasningsevne under interaktioner [2] [4].

3. Generelle kapacitetsbegrænsninger: Selvom DeepSeek-R1 udmærker sig i ræsonnementsopgaver, kommer det til kort i bredere kapaciteter, der kræves til komplekse software-ingeniøropgaver, såsom funktionskald og håndtering af JSON-output. Dette hul antyder, at selvom det kan tackle nogle kodningsudfordringer, er det muligvis ikke pålideligt for mere komplicerede programmeringskrav [3] [4].

4. Kulturelle og kontekstuelle partier: Uddannelse på lokaliserede datasæt kan føre til forspændinger, der påvirker dens ydeevne globalt. Denne begrænsning kan hindre dens effektivitet i forskellige softwaretekniske miljøer, der kræver en nuanceret forståelse af forskellige kulturelle kontekster [1] [2].

5. Mangel på stærke partnerskaber: Fraværet af robuste partnerskaber og integrationer med etablerede platforme kan begrænse dens vedtagelse blandt udviklere, der ofte er afhængige af godt understøttede værktøjer til softwareingeniøropgaver [1] [4].

Disse udfordringer indikerer, at selvom Deepseek-R1 har gjort fremskridt i AI-kapaciteter, kræver det stadig yderligere udvikling for fuldt ud at tackle kompleksiteten, der er forbundet med softwaretekniske opgaver.