人工智能模型在开发与应用过程中，需要注意以下几个方面：

1. **数据质量与多样性**：确保用于训练的数据集具有高质量和多样性。低质量或单一类型的数据会严重影响模型的泛化能力和准确性。（来源建议参考AI研究机构的报告）

2. **避免过拟合与欠拟合**：通过合理设置超参数、采用正则化和早停等技术手段来防止模型出现过拟合现象；同时也要注意避免因学习率过低等原因导致的欠拟合问题。(可参考深度学习领域的研究)

3. **隐私与安全保护**：在处理敏感数据时（如用户个人信息），应采取严格的加密和措施以保护数据安全和个人隐私权益不受。（符合相关法律法规要求及行业佳实践标准）

4. **实时性与可扩展性的考量**：根据应用场景的需求评估并优化人工智能系统的响应速度和扩展能力以满足大规模数据处理和高并发访问的要求。（依据实际应用场景和系统架构设计原则进行决策分析。）此外还需关注技术的可持续性和可维护性问题以确保系统能够长期稳定运行并提供持续的技术支持和服务保障 。