Z jaką konkretnymi zadaniami walczy Deepseek-R1 w inżynierii oprogramowania

1. Długie czasy oceny: Model zmaga się z zadaniami wymagającymi obszernej weryfikacji, które mogą spowolnić proces uczenia się wzmocnienia (RL). Ta nieefektywność wpływa na jego wydajność w testach inżynierii oprogramowania, ponieważ model nie wykazuje znaczącej poprawy w stosunku do swojego poprzednika, Deepseek-V3, w tym obszarze [2] [3].

2. Wrażliwość na podpowiedź: Deepseek-R1 jest wrażliwy na strukturę i format podpowiedzi. Słabnie działa z scenariuszami wielu obrotów lub mało strzałów, które są powszechne w kontekstach inżynierii oprogramowania. Zaleceniem jest zastosowanie podejścia zerowego strzału dla lepszych wyników, co wskazuje na ograniczenie jego elastyczności i zdolności adaptacyjnej podczas interakcji [2] [4].

3. Ogólne ograniczenia zdolności: Chociaż DeepSeek-R1 wyróżnia się zadaniami rozumowania, nie ma on szerszych możliwości wymaganych do złożonych zadań inżynierii oprogramowania, takich jak wywoływanie funkcji i obsługa wyjściowych JSON. Ta luka sugeruje, że chociaż może ona rozwiązywać niektóre wyzwania kodowania, może nie być wiarygodna w przypadku bardziej skomplikowanych wymagań programowania [3] [4].

4. Błędności kulturowe i kontekstowe: Szkolenie na zlokalizowanych zestawach danych może prowadzić do uprzedzeń, które wpływają na jego wydajność na całym świecie. Ograniczenie to może utrudniać jego skuteczność w różnych środowiskach inżynierii oprogramowania, które wymagają szczegółowego zrozumienia różnych kontekstów kulturowych [1] [2].

5. Brak silnych partnerstw: Brak solidnych partnerstw i integracji z ustalonymi platformami może ograniczyć jego przyjęcie wśród programistów, którzy często polegają na dobrze obsługiwanych narzędziach zadań inżynierii oprogramowania [1] [4].

Wyzwania te wskazują, że chociaż DeepSeek-R1 poczynił postępy w zakresie AI, nadal wymaga dalszego rozwoju, aby w pełni zająć się złożonością związanymi z zadaniami inżynierii oprogramowania.