Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon З якими конкретними завданнями бореться DeepSeek-R1 в інженерії програмного забезпечення


З якими конкретними завданнями бореться DeepSeek-R1 в інженерії програмного забезпечення


DeepSeek-R1, хоча помітний прогрес у штучному інтелекті, стикається з декількома конкретними проблемами в завданнях інженерії програмного забезпечення:

1. Довгі часи оцінювання: модель бореться з завданнями, які потребують широкої перевірки, яка може уповільнити процес навчання (RL). Ця неефективність впливає на його продуктивність у орієнтирах інженерії програмного забезпечення, оскільки модель не показує значних вдосконалень порівняно з попередником DeepSeek-V3 у цій галузі [2] [3].

2. Чутливість до підказки: DeepSeek-R1 чутлива до структури та формату підказок. Він погано працює зі сценаріями з багатоквартирними або декількома пострілами, які поширені в контекстах програмного забезпечення. Рекомендація полягає у використанні нульового підходу для кращих результатів, що свідчить про обмеження його гнучкості та адаптивності під час взаємодій [2] [4].

3. Загальні обмеження можливостей: Хоча DeepSeek-R1 перевершує завдання міркувань, він не вистачає в більш широких можливостях, необхідних для складних завдань з інженерії програмного забезпечення, таких як виклики функцій та обробка виходів JSON. Цей розрив говорить про те, що, хоча він може вирішити деякі виклики кодування, він може бути не надійним для більш складних вимог до програмування [3] [4].

4. Культурні та контекстуальні упередження: Навчання на локалізованих наборах даних може призвести до упередження, що впливають на його ефективність у всьому світі. Це обмеження може перешкоджати його ефективності в різних середовищах інженерії програмного забезпечення, які потребують нюансованого розуміння різних культурних контекстів [1] [2].

5. Відсутність сильних партнерських відносин: відсутність надійних партнерських відносин та інтеграції з усталеними платформами може обмежити його прийняття серед розробників, які часто покладаються на добре підтримувані інструменти для завдань інженерії програмного забезпечення [1] [4].

Ці виклики свідчать про те, що, хоча DeepSeek-R1 досягла успіхів у можливостях AI, він все ще вимагає подальшого розвитку для повного вирішення складностей, притаманних завдам інженерії програмного забезпечення.

Цитати:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utperforming-open-ai-s-o1-at-95-без-цнота
[2] https://www.ctol.digital/news/technical-review-deepseek-r1-redefining-reasoning-ai/
[3] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[4] https://felloai.com/2025/01/deepseek-r1-the-open-source-ai-thats-beating-google-and-openai/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[6] https://aipapersacademy.com/deepseek-r1/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[8] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happend_deepseekr1_is_here/