Ar kādiem konkrētiem uzdevumiem DeepSeek-R1 cīnās programmatūras inženierijā

1. Ilgi novērtēšanas laiki: modelis cīnās ar uzdevumiem, kuriem nepieciešama plaša pārbaude, kas var palēnināt pastiprināšanas mācīšanās (RL) procesu. Šī neefektivitāte ietekmē tā veiktspēju programmatūras inženierijas etalonos, jo modelis neuzrāda būtiskus uzlabojumus salīdzinājumā ar tā priekšgājēju DeepSeek-V3 šajā jomā [2] [3].

2. Jutība pret pamudinājumu: DeepSeek-R1 ir jutīgs pret uzvedņu struktūru un formātu. Tas slikti darbojas ar vairāku pagriezienu vai maz kadru pamudināšanas scenārijiem, kas ir izplatīti programmatūras inženierijas kontekstā. Ieteikums ir izmantot nulles šāviena pieeju labākiem rezultātiem, norādot uz tās elastības un pielāgošanās ierobežojumu mijiedarbības laikā [2] [4].

3. Vispārējās spēju ierobežojumi: lai arī DeepSEEK-R1 izceļas ar spriešanas uzdevumiem, tas pietrūkst plašākām iespējām, kas vajadzīgas sarežģītiem programmatūras inženierijas uzdevumiem, piemēram, funkciju izsaukšana un JSON izejas apstrāde. Šī plaisa liek domāt, ka, lai arī tā var risināt dažus kodēšanas izaicinājumus, tā var nebūt uzticama sarežģītākām programmēšanas prasībām [3] [4].

4. Kultūras un kontekstuālie aizspriedumi: Apmācība lokalizētās datu kopās var izraisīt aizspriedumus, kas ietekmē tā veiktspēju visā pasaulē. Šis ierobežojums var kavēt tā efektivitāti dažādās programmatūras inženierijas vidē, kurai nepieciešama niansēta izpratne par dažādiem kultūras kontekstiem [1] [2].

5. Spēcīgas partnerības trūkums: Stingru partnerību un integrācijas neesamība ar izveidotām platformām var ierobežot tās ieviešanu izstrādātāju vidū, kuri bieži paļaujas uz labi atbalstītiem programmatūras inženierijas uzdevumu rīkiem [1] [4].

Šie izaicinājumi norāda, ka, lai arī DeepSeek-R1 ir veicis panākumus AI iespējās, tas joprojām prasa turpmāku attīstību, lai pilnībā risinātu sarežģītību, kas raksturīga programmatūras inženierijas uzdevumiem.