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当前，我国大模型发展存在一定挑战，如算力存在瓶颈、高质量的训练数据集仍需扩展、标志性应用尚未出现等。“比如，在公有云上部署大模型，能够让用户更加及时地获取大模型的最新功能和应用。这时公有云就不仅仅是单纯的计算或存储设施，也是大模型的应用设施。”单志广表示，我国算力基础设施建设要走共享化、高效化的路径，既重视硬件建设，也重视需求和应用发展，高效集约利用算力资源，进一步提高算法、算力和数据资源的服务水平和能力。
吕德文则称，论文在研究方法中交代，这是一篇质性研究，是田野研究，其工作量完全足够支撑起论文。论文采用的是个案研究方法，在代表性问题上一直有不同的解决方案，论文在研究方法中亦有合理交代，“抽样”并不是定性研究解决代表性问题的常规方法。但评审意见仍以“抽样依据”问题来质疑论文的科学性，说明评审者对个案研究方法的理解实在是浅薄，评审能力有欠缺。
大模型的技术潜力与市场空间巨大，但技术门槛高、开发复杂、成本较高，与产业场景的深度融合离不开平台工具支撑。浪潮信息董事长彭震表示，“人工智能+”既是目标，也是机会。应用创新需要算法、算力和数据协同发展，要开展以系统为核心的全局创新，实现创新与应用并重，让智能应用以更快速度涌现并满足差异化需求。
该文认为，地产商的辉煌时代或许结束了，但房地产作为国民经济支柱产业的地位短时间内不会轻易改变。房地产产业规模大、链条长、牵涉面广，对上下游相关产业带动效应强，更事关民生与就业。针对不再过热的市场，因时制宜作出政策优化，不仅是构建房地产发展新模式的权宜之计，更是满足群众新需求、促进房地产市场稳定健康发展的图远之策。