Τι συγκεκριμένα καθήκοντα κάνει το Deepseek-R1 αγώνα στη μηχανική λογισμικού

1. Χρόνοι αξιολόγησης: Το μοντέλο αγωνίζεται με εργασίες που απαιτούν εκτεταμένη επαλήθευση, η οποία μπορεί να επιβραδύνει τη διαδικασία ενίσχυσης της μάθησης (RL). Αυτή η αναποτελεσματικότητα επηρεάζει τις επιδόσεις του σε σημεία αναφοράς μηχανικών λογισμικού, καθώς το μοντέλο δεν παρουσιάζει σημαντικές βελτιώσεις σε σχέση με τον προκάτοχό του, Deepseek-V3, σε αυτόν τον τομέα [2] [3].

2. Ευαισθησία στην προτροπή: Το DeepSeeek-R1 είναι ευαίσθητη στη δομή και τη μορφή των προτροπών. Εκτελεί άσχημα με σενάρια πολλαπλών στροφών ή λίγων πυροβολισμών, τα οποία είναι κοινά σε περιβάλλοντα μηχανικής λογισμικού. Η σύσταση είναι να χρησιμοποιηθεί μια προσέγγιση μηδενικής λήψης για καλύτερα αποτελέσματα, υποδεικνύοντας έναν περιορισμό στην ευελιξία και την προσαρμοστικότητά της κατά τη διάρκεια των αλληλεπιδράσεων [2] [4].

3. Γενικοί περιορισμοί ικανότητας: Παρόλο που το Deepseek-R1 υπερέχει σε εργασίες συλλογισμού, υπολείπεται σε ευρύτερες δυνατότητες που απαιτούνται για σύνθετα καθήκοντα μηχανικής λογισμικού, όπως η κλήση λειτουργίας και η χειρισμό των εξόδων JSON. Αυτό το χάσμα υποδηλώνει ότι ενώ μπορεί να αντιμετωπίσει ορισμένες προκλήσεις κωδικοποίησης, μπορεί να μην είναι αξιόπιστη για πιο περίπλοκες απαιτήσεις προγραμματισμού [3] [4].

4. Πολιτιστικές και συμφραζόμενες προκαταλήψεις: Η κατάρτιση σε τοπικά σύνολα δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε προκαταλήψεις που επηρεάζουν την απόδοσή της παγκοσμίως. Αυτός ο περιορισμός μπορεί να εμποδίσει την αποτελεσματικότητά του σε διαφορετικά περιβάλλοντα μηχανικής λογισμικού που απαιτούν μια ξεχωριστή κατανόηση διαφόρων πολιτιστικών πλαισίων [1] [2].

5. Έλλειψη ισχυρών εταιρικών σχέσεων: Η απουσία ισχυρών εταιρικών σχέσεων και ενοποιήσεων με καθιερωμένες πλατφόρμες μπορεί να περιορίσει την υιοθέτησή της μεταξύ των προγραμματιστών που συχνά βασίζονται σε καλά υποστηριζόμενα εργαλεία για εργασίες μηχανικής λογισμικού [1] [4].

Αυτές οι προκλήσεις δείχνουν ότι ενώ το Deepseek-R1 έχει κάνει βήματα στις δυνατότητες AI, απαιτεί ακόμα περαιτέρω ανάπτυξη για την πλήρη αντιμετώπιση των πολυπλοκότητας που είναι εγγενείς στις εργασίες μηχανικής λογισμικού.