Sora模型是一個簡化的模型，無法完全模擬復雜的現實情況，因此在某些情況下可能會出現誤差。
Sora模型對于某些特定領域或問題可能不適用，例如在涉及非線性系統或深度學習方面的應用中可能表現較差。
Sora模型假設數據是線性可分的，這在現實場景中并不一定成立，因此可能會導致模型的準確性受到影響。
Sora模型對于噪聲數據比較敏感，如果數據存在較大的噪聲或異常值，模型的性能可能會受到影響。
Sora模型需要事先設定一些參數，如學習率、正則化參數等，這些參數的選擇可能會影響模型的性能，需要進行調優。
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