Com que tarefas específicas lutam Deepseek-R1 na engenharia de software

1. Longos tempos de avaliação: o modelo luta com tarefas que requerem verificação extensa, que pode retardar o processo de aprendizado de reforço (RL). Essa ineficiência afeta seu desempenho nos benchmarks de engenharia de software, pois o modelo não mostra melhorias significativas em relação ao seu antecessor, Deepseek-V3, nesta área [2] [3].

2. Sensibilidade ao aviso: Deepseek-r1 é sensível à estrutura e formato dos avisos. Ele tem um desempenho ruim com cenários com vários turnos ou poucos anos, que são comuns em contextos de engenharia de software. A recomendação é usar uma abordagem de tiro zero para obter melhores resultados, indicando uma limitação em sua flexibilidade e adaptabilidade durante as interações [2] [4].

3. Limitações gerais de capacidade: embora o Deepseek-R1 se destaque nas tarefas de raciocínio, ela fica aquém dos recursos mais amplos necessários para tarefas complexas de engenharia de software, como chamadas de função e lidar com saídas JSON. Essa lacuna sugere que, embora possa enfrentar alguns desafios de codificação, pode não ser confiável para requisitos de programação mais complexos [3] [4].

4. Vieses culturais e contextuais: o treinamento em conjuntos de dados localizados pode levar a vieses que afetam seu desempenho globalmente. Essa limitação pode dificultar sua eficácia em diversos ambientes de engenharia de software que exigem uma compreensão diferenciada de vários contextos culturais [1] [2].

5. Falta de parcerias fortes: A ausência de parcerias e integrações robustas com plataformas estabelecidas pode limitar sua adoção entre os desenvolvedores que geralmente dependem de ferramentas bem apoiadas para tarefas de engenharia de software [1] [4].

Esses desafios indicam que, embora o DeepSeek-R1 tenha feito progressos nos recursos de IA, ele ainda exige um desenvolvimento adicional para abordar completamente as complexidades inerentes às tarefas de engenharia de software.