Hvilke spesifikke oppgaver sliter DeepSeek-R1 med i programvareteknikk

1. Lange evalueringstider: Modellen sliter med oppgaver som krever omfattende verifisering, noe som kan redusere forsterkningslæringsprosessen (RL). Denne ineffektiviteten påvirker ytelsen i programvareteknisk benchmarks, ettersom modellen ikke viser betydelige forbedringer i forhold til forgjengeren, DeepSeek-V3, på dette området [2] [3].

2. Følsomhet for å spørre: DeepSeek-R1 er følsom for strukturen og formatet på spørsmål. Det presterer dårlig med multi-sving eller få skudd som ber om scenarier, som er vanlige i programvareteknisk sammenhenger. Anbefalingen er å bruke en null-shot-tilnærming for bedre resultater, noe som indikerer en begrensning i dens fleksibilitet og tilpasningsevne under interaksjoner [2] [4].

3. Generelle kapasitetsbegrensninger: Selv om DeepSeek-R1 utmerker seg i resonnementoppgaver, kommer det til kort i bredere evner som kreves for komplekse programvaretekniske oppgaver som funksjonsanrop og håndtering av JSON-utganger. Dette gapet antyder at selv om det kan takle noen kodingsutfordringer, kan det ikke være pålitelig for mer intrikate programmeringskrav [3] [4].

4. Kulturelle og kontekstuelle skjevheter: Opplæring på lokaliserte datasett kan føre til skjevheter som påvirker ytelsen globalt. Denne begrensningen kan hindre effektiviteten i forskjellige programvaretekniske miljøer som krever en nyansert forståelse av forskjellige kulturelle kontekster [1] [2].

5. Mangel på sterke partnerskap: Fraværet av robuste partnerskap og integrasjoner med etablerte plattformer kan begrense dens adopsjon blant utviklere som ofte er avhengige av godt støttede verktøy for programvaretekniske oppgaver [1] [4].

Disse utfordringene indikerer at selv om DeepSeek-R1 har gjort fremskritt i AI-evner, krever det fortsatt videre utvikling for å fullt ut adressere kompleksitetene som ligger i programvareteknikkoppgaver.