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也应看到，我国工业互联网发展仍存在一些短板。例如，发展的安全性、广泛性、可持续性有待提升，实践过程中普遍存在企业不敢用、不愿用、不会用的问题。究其原因，一是我国核心工业软件仍存在技术“卡脖子”问题，工业互联网平台在操作系统、虚拟化技术、工业机理模型等方面技术积累不足，技术安全自主可控能力有待提升。二是我国工业体系完备，但行业需求复杂、场景较为分散、企业数字化转型认知和进度不一，加大了标准化、规模化应用难度，导致工业互联网与产业融合还不够深。三是工业互联网平台存在同质化竞争、盈利模式单一、盈利能力不足等问题。此外，复合型人才短缺也制约着我国工业互联网高质量发展。
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上海世纪出版集团数字出版部副主任刘寅春对此持有保留意见。她指出，大模型的深度学习机制与人类学习有相似之处，使用版权类数据进行训练，类似于人类阅读文献后撰写论文而不标注参考文献。“从学术规范上来说，这种做法很难说没有瑕疵。”她说。
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