Sora模型是一个简化的模型，无法完全模拟复杂的现实情况，因此在某些情况下可能会出现误差。
Sora模型对于某些特定领域或问题可能不适用，例如在涉及非线性系统或深度学习方面的应用中可能表现较差。
Sora模型假设数据是线性可分的，这在现实场景中并不一定成立，因此可能会导致模型的准确性受到影响。
Sora模型对于噪声数据比较敏感，如果数据存在较大的噪声或异常值，模型的性能可能会受到影响。
Sora模型需要事先设定一些参数，如学习率、正则化参数等，这些参数的选择可能会影响模型的性能，需要进行调优。
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