S kakšnimi posebnimi nalogami se bori Deepseek-R1 v programskem inženiringu

1. Dolgi časi ocenjevanja: Model se bori z nalogami, ki zahtevajo obsežno preverjanje, kar lahko upočasni postopek učnega učnega učnega (RL). Ta neučinkovitost vpliva na njegovo učinkovitost v merilnih merilih programskega inženiringa, saj model na tem področju ne kaže bistvenih izboljšav v primerjavi s predhodnikom, Deepseek-V3 [2] [3].

2. Občutljivost za spodbujanje: Deepseek-R1 je občutljiv na strukturo in obliko pozivov. Slabo deluje z večkratnimi ali nekaj streli, ki spodbujajo scenarije, ki so pogosti v programskem inženirskem kontekstu. Priporočilo je uporabiti pristop z ničelnim strelom za boljše rezultate, kar kaže na omejitev njegove prilagodljivosti in prilagodljivosti med interakcijami [2] [4].

3. Splošne omejitve zmogljivosti: Čeprav se Deepseek-R1 odlikuje pri razmišljanju o sklepanju, je pri širših zmogljivostih, potrebnih za zapletene naloge programskega inženirstva, manjka, kot so funkcijo klicanja in ravnanje z izhodi JSON. Ta vrzel kaže, da čeprav se lahko loti nekaterih izzivov kodiranja, morda ni zanesljiv za bolj zapletene programske zahteve [3] [4].

4. Kulturne in kontekstualne pristranskosti: usposabljanje na lokaliziranih naborih podatkov lahko privede do pristranskosti, ki vplivajo na njegovo uspešnost po vsem svetu. Ta omejitev lahko ovira njegovo učinkovitost v različnih programskih inženirskih okoljih, ki zahtevajo niansirano razumevanje različnih kulturnih kontekstov [1] [2].

5. Pomanjkanje močnih partnerstev: Odsotnost močnih partnerstev in integracij z uveljavljenimi platformami lahko omeji njegovo sprejetje med razvijalci, ki se pogosto zanašajo na dobro podprta orodja za naloge programskega inženiringa [1] [4].

Ti izzivi kažejo, da čeprav je Deepseek-R1 napredoval v zmogljivosti AI, še vedno potrebuje nadaljnji razvoj, da se v celoti odpravijo zapletenosti, ki so značilne za naloge programskega inženiringa.