Su kokiomis konkrečiomis užduotimis „Deepseek-R1“ kovoja programinės įrangos inžinerijoje

1. Ilgas vertinimo laikas: modelis kovoja su užduotimis, kurioms reikia išsamaus patikrinimo, kuris gali sulėtinti sustiprinimo mokymosi (RL) procesą. Šis neveiksmingumas daro įtaką programinės įrangos inžinerijos etalonams, nes modelis neparodo reikšmingų patobulinimų, palyginti su jo pirmtaku „Deepseek-V3“ šioje srityje [2] [3].

2. Jautrumas raginimui: „Deepseek-R1“ yra jautrus raginimų struktūrai ir formato. Tai blogai veikia su daugialypiu posūkiu ar keliais kadruose, kurie paskatino scenarijus, kurie būdingi programinės įrangos inžinerijos kontekste. Rekomenduojama naudoti nulinio šūvio metodą, kad būtų geresni rezultatai, nurodant jo lankstumo ir pritaikomumo apribojimą sąveikos metu [2] [4].

3. Bendrieji galimybių apribojimai: Nors „DeepSeeek-R1“ tobulina samprotavimo užduotis, jam trūksta platesnių galimybių, reikalingų sudėtingoms programinės įrangos inžinerijos užduotims, tokioms kaip funkcijų skambinimas ir JSON išėjimai. Šis atotrūkis rodo, kad nors ji gali išspręsti kai kuriuos kodavimo iššūkius, ji gali būti nepatikima atsižvelgiant į sudėtingesnius programavimo reikalavimus [3] [4].

4. Kultūriniai ir kontekstiniai šališkumai: Lokalių duomenų rinkinių mokymai gali sukelti šališkumą, kuris daro įtaką jo veikimui visame pasaulyje. Šis apribojimas gali kliudyti jo veiksmingumui įvairiose programinės įrangos inžinerijos aplinkose, kurioms reikalingas niuansuotas supratimas apie įvairius kultūrinius kontekstus [1] [2].

5. Stiprios partnerystės trūkumas: Tvirtos partnerystės ir integracijos su nustatytomis platformomis nebuvimas gali apriboti jos priėmimą tarp kūrėjų, kurie dažnai remiasi gerai remiamiems programinės įrangos inžinerijos užduočių įrankiams [1] [4].

Šie iššūkiai rodo, kad nors „Deepseeek-R1“ padarė žingsnį AI galimybėmis, vis tiek reikia toliau tobulinti, kad būtų galima išsamiai išspręsti programinės įrangos inžinerijos užduočių sudėtingumą.