Những nhiệm vụ cụ thể nào mà Deepseek-R1 đấu tranh với kỹ thuật phần mềm

1. Thời gian đánh giá dài: Mô hình đấu tranh với các nhiệm vụ đòi hỏi phải xác minh rộng rãi, có thể làm chậm quá trình học tập củng cố (RL). Sự không hiệu quả này ảnh hưởng đến hiệu suất của nó trong các điểm chuẩn Kỹ thuật phần mềm, vì mô hình không cho thấy những cải tiến đáng kể so với người tiền nhiệm của nó, Deepseek-V3, trong lĩnh vực này [2] [3].

2. Độ nhạy đối với việc nhắc nhở: Deepseek-R1 nhạy cảm với cấu trúc và định dạng của lời nhắc. Nó hoạt động kém với các tình huống nhắc nhở nhiều lần hoặc ít bắn, phổ biến trong bối cảnh kỹ thuật phần mềm. Khuyến nghị là sử dụng cách tiếp cận không có kết quả tốt hơn, cho thấy giới hạn về tính linh hoạt và khả năng thích ứng của nó trong các tương tác [2] [4].

3. Giới hạn khả năng chung: Mặc dù Deepseek-R1 vượt trội trong các nhiệm vụ lý luận, nhưng nó không thể thiếu các khả năng rộng hơn cần thiết cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp như gọi chức năng và xử lý đầu ra JSON. Khoảng cách này cho thấy rằng trong khi nó có thể giải quyết một số thách thức mã hóa, nó có thể không đáng tin cậy cho các yêu cầu lập trình phức tạp hơn [3] [4].

4. Xu hướng văn hóa và bối cảnh: Đào tạo về các bộ dữ liệu cục bộ có thể dẫn đến những thành kiến ​​ảnh hưởng đến hiệu suất của nó trên toàn cầu. Hạn chế này có thể cản trở hiệu quả của nó trong môi trường kỹ thuật phần mềm khác nhau đòi hỏi sự hiểu biết sắc thái về các bối cảnh văn hóa khác nhau [1] [2].

9

Những thách thức này chỉ ra rằng trong khi Deepseek-R1 đã có những bước tiến trong khả năng AI, nhưng nó vẫn đòi hỏi sự phát triển hơn nữa để giải quyết đầy đủ các phức tạp vốn có trong các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm.