Minkä erityisten tehtävien kanssa DeepSekek-R1 taistelee ohjelmistosuunnittelussa

1. Pitkät arviointiajat: Malli kamppailee tehtävien kanssa, jotka vaativat laajaa varmennusta, jotka voivat hidastaa vahvistusoppimisprosessia (RL). Tämä tehottomuus vaikuttaa sen suorituskykyyn ohjelmistotekniikan vertailuarvoissa, koska malli ei osoita merkittäviä parannuksia edeltäjänsä DeepSek-V3: een verrattuna tällä alueella [2] [3].

2. Herkkyys kehotukselle: DeepSeek-R1 on herkkä kehotusten rakenteelle ja muodolle. Se toimii huonosti monen käännöksen tai muutaman kuvan kehotusskenaarioilla, jotka ovat yleisiä ohjelmistosuunnittelussa. Suositus on käyttää nollavaihetta lähestymistapaa parempaan tulokseen, mikä osoittaa sen joustavuuden ja sopeutumiskyvyn rajoituksen vuorovaikutuksen aikana [2] [4].

3. Yleiset kykyrajoitukset: Vaikka DeepSeek-R1 on erinomainen päättelytehtävissä, se ei ole laajempi ominaisuuksia, joita tarvitaan monimutkaisissa ohjelmistotekniikan tehtävissä, kuten toimintojen kutsuminen ja JSON-tulosten käsittely. Tämä aukko viittaa siihen, että vaikka se pystyy vastaamaan joihinkin koodaushaasteisiin, se ei välttämättä ole luotettava monimutkaisemmille ohjelmointivaatimuksille [3] [4].

4. Kulttuurinen ja kontekstuaalinen puolueellisuus: Paikallisten tietojoukkojen koulutus voi johtaa puolueellisuuteen, jotka vaikuttavat sen suorituskykyyn maailmanlaajuisesti. Tämä rajoitus voi estää sen tehokkuutta erilaisissa ohjelmistosuunnitteluympäristöissä, jotka vaativat vivahteellista ymmärrystä erilaisista kulttuurikonteksteista [1] [2].

5. Vahvien kumppanuuksien puute: Vahvien kumppanuuksien ja integraatioiden puuttuminen vakiintuneisiin alustoihin voi rajoittaa sen käyttöönottoa kehittäjien keskuudessa, jotka usein luottavat hyvin tuettuihin ohjelmistosuunnittelutehtäviin [1] [4].

Nämä haasteet osoittavat, että vaikka DeepSek-R1 on edistynyt AI-ominaisuuksissa, se vaatii edelleen jatkokehitystä ohjelmistosuunnittelutehtäviin liittyvien monimutkaisuuksien täysin käsittelemiseksi.