模型是否可靠?

模型的表现受数据质量和训练方法影响。大量真实案例能提升模型准确性，但错误数据会导致输出偏差。例如，医疗模型需依赖专业医学资料，否则可能给出错误建议。模型在重复任务中表现稳定，但面对新情况时效果可能下降。用户需结合实际需求判断模型是否可靠，关键看训练来源和使用场景。

模型的局限性

模型缺乏人类常识和情感理解。它无法像人类一样灵活应对突发问题，只能基于已有数据生成结果。模型可能生成看似合理但实际错误的内容，比如虚构不存在的科学结论。使用时需人工验证重要信息，尤其在法律、医疗等高风险领域。模型是工具，最终决策仍需人类判断。