生成式人工智能的应用已改变多个行业，但开发和维护面临数据质量、模型过拟合和训练不稳定等挑战。解决方案包括数据增强、正则化和损失函数调整等，同时有效的调试监控工具、版本控制和团队协作也至关重要。这些方法有助于提升生成式AI模型的性能和可靠性。