À quels tâches spécifiques sont-elles avec Deepseek-R1 luttent dans l'ingénierie logicielle

1. Temps d'évaluation longs: Le modèle se débat avec des tâches qui nécessitent une vérification approfondie, ce qui peut ralentir le processus d'apprentissage par renforcement (RL). Cette inefficacité affecte ses performances dans les repères d'ingénierie logicielle, car le modèle ne montre pas d'améliorations significatives par rapport à son prédécesseur, Deepseek-V3, dans ce domaine [2] [3].

2. Sensibilité à l'incitation: Deepseek-R1 est sensible à la structure et au format des invites. Il fonctionne mal avec des scénarios d'incitation multi-tour ou à quelques coups, qui sont courants dans les contextes d'ingénierie logicielle. La recommandation est d'utiliser une approche zéro-tir pour de meilleurs résultats, indiquant une limitation de sa flexibilité et de son adaptabilité lors des interactions [2] [4].

3. Limitations de capacité générale: Bien que Deepseek-R1 excelle dans les tâches de raisonnement, il ne manque pas de capacités plus larges requises pour les tâches complexes d'ingénierie logicielle telles que l'appel de fonction et la gestion des sorties JSON. Cet écart suggère que bien qu'il puisse relever certains défis de codage, il peut ne pas être fiable pour des exigences de programmation plus complexes [3] [4].

4. Biais culturels et contextuels: une formation sur les ensembles de données localisés peut conduire à des biais qui affectent ses performances à l'échelle mondiale. Cette limitation peut entraver son efficacité dans divers environnements d'ingénierie logicielle qui nécessitent une compréhension nuancée de divers contextes culturels [1] [2].

5. Manque de partenariats solides: l'absence de partenariats robustes et d'intégrations avec des plateformes établies peut limiter son adoption parmi les développeurs qui comptent souvent sur des outils bien soutenus pour les tâches d'ingénierie logicielle [1] [4].

Ces défis indiquent que si Deepseek-R1 a fait des progrès dans les capacités de l'IA, elle nécessite toujours un développement ultérieur pour répondre pleinement aux complexités inhérentes aux tâches d'ingénierie logicielle.