S akými konkrétnymi úlohami zápasí Deepseek-R1 v softvérovom inžinierstve

1. Dlhé časy hodnotenia: Model zápasí s úlohami, ktoré si vyžadujú rozsiahle overenie, ktoré môžu spomaliť proces posilňovacieho učenia (RL). Táto neefektívnosť ovplyvňuje jej výkon v referenčných hodnotách softvérového inžinierstva, pretože model nevykazuje významné vylepšenia oproti svojmu predchodcovi Deepseek-V3 v tejto oblasti [2] [3].

2. Citlivosť na výzvu: Deepseek-R1 je citlivá na štruktúru a formát výziev. Vystupuje zle s scenármi s viacerými otočenými alebo niekoľkými výskytmi, ktoré sú bežné v kontextoch softvérového inžinierstva. Odporúčanie je použiť prístup s nulovým výstrelom pre lepšie výsledky, čo naznačuje obmedzenie jeho flexibility a prispôsobivosti počas interakcií [2] [4].

3. Všeobecné obmedzenia schopností: Aj keď Deepseek-R1 vyniká pri odôvodnení úloh, nedosahuje širšie schopnosti potrebné pre zložité úlohy softvérového inžinierstva, ako sú funkčné volanie a manipulácia s výstupmi JSON. Táto medzera naznačuje, že hoci dokáže riešiť niektoré výzvy v kódovaní, nemusí byť spoľahlivé pre zložitejšie požiadavky na programovanie [3] [4].

4. Kultúrne a kontextové zaujatosti: Školenie na lokalizovaných súboroch údajov môže viesť k zaujatosti, ktoré ovplyvňujú jeho výkon globálne. Toto obmedzenie môže brániť jeho účinnosti v rôznych prostrediach softvérového inžinierstva, ktoré si vyžadujú nuantné porozumenie rôznych kultúrnych kontextov [1] [2].

5. Nedostatok silných partnerstiev: Neprítomnosť robustných partnerstiev a integrácií so zavedenými platformami môže obmedziť jej prijatie medzi vývojármi, ktorí sa často spoliehajú na dobre podporované nástroje pre úlohy softvérového inžinierstva [1] [4].

Tieto výzvy naznačujú, že zatiaľ čo Deepseek-R1 urobil pokroky v schopnostiach AI, stále si vyžaduje ďalší vývoj, aby sa plne riešili zložitosť spojené s úlohami softvérového inžinierstva.