Deepseek-R1, samas kui tehisintellekti märkimisväärne edasiminek seisab silmitsi mitme konkreetse väljakutsega tarkvaratehnika ülesannetes:
1. Pikad hindamisajad: mudel võitleb ulatuslikku kontrollimist vajavate ülesannetega, mis võivad aeglustada tugevdusõppe (RL) protsessi. See ebaefektiivsus mõjutab selle tulemuslikkust tarkvaratehnika võrdlusalustes, kuna mudel ei näita selles valdkonnas olulisi parandusi eelkäija Deepseek-V3 suhtes [2] [3].
2. tundlikkus viibimise suhtes: DeepSEEK-R1 on tundlik viipade struktuuri ja vormingu suhtes. See toimib halvasti mitme pöördega või väheste laskudega stsenaariumidega, mis on tavalised tarkvaratehnika kontekstides. Soovitus on paremate tulemuste saamiseks kasutada null-lasku lähenemisviisi, mis näitab selle paindlikkuse ja kohanemisvõime piirangut interaktsioonide ajal [2] [4].
3. Üldised võimekuse piirangud: kuigi DeepSEEK-R1 paistab aru mõttekäikudes, jääb see keerukate tarkvaratehnika ülesannete jaoks vajalike laiemate võimaluste osas, näiteks funktsioonide helistamine ja JSON-väljundite käitlemine. See lõhe viitab sellele, et kuigi see suudab mõne kodeerimisprobleemiga tegeleda, ei pruugi see keerukamate programmeerimisnõuete jaoks olla usaldusväärne [3] [4].
4. kultuurilised ja kontekstilised eelarvamused: lokaliseeritud andmekogumite koolitus võib põhjustada eelarvamusi, mis mõjutavad selle jõudlust kogu maailmas. See piirang võib takistada selle tõhusust erinevates tarkvaratehnika keskkonnas, mis nõuavad erinevate kultuuriliste kontekstide nüansirikkaid mõistmist [1] [2].
5. Tugevate partnerluste puudumine: kindlate partnerluste ja integratsioonide puudumine väljakujunenud platvormidega võib piirata selle vastuvõtmist arendajate seas, kes sageli toetuvad tarkvaratehnika ülesannete hästi toetatud tööriistadele [1] [4].
Need väljakutsed näitavad, et kuigi DeepSEEK-R1 on teinud AI-võimalustes edusamme, nõuab see siiski täiendavat arendamist, et täielikult käsitleda tarkvaratehnika ülesannete keerukust.
Tsitaadid:]
]
[3] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
]
[6] https://aipapersacademy.com/deepseek-r1/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
]