失礼な答えを申し訳ありません。私はあなたを怒らせるつもりはありませんでした。

人工知能技術の開発速度を考えると、次のアイデアを提供できます。

1.長さの長さのコンテキストを生産的に。
2023年の初めの時点で、ニューラルネットワークは要求ごとに大量のデータボリュームで動作することはできません。大規模なテキストモデルの場合、ボーダーは約4096トークンまたは6ページです。
リクエストの長さが大幅に増加することをお勧めします。コンテキストの長さを100万トークンに増やすための研究がまだあります。これにより、一度に本または多くのWebページを提出することができます。

2.マルチモダリティ。
マルチモダリティとは、一度にいくつかの異なる種類の情報を取得する可能性を指します。簡単な例は、画像とテキストの処理を同時に処理することです。さらに、この機会は、人が同時にいくつかの感情で作業する方法と比較されます。これにより、ニューラルネットワークの可能性が大幅に拡大します。

3.ニューラルネットワークの動作のためのコンピューティングパワーの一般的な減少。
2023年の初めに、高品質のニューラルネットワークには大規模なコンピューティングパワーが必要です。完全に、ニューラルネットワークはセンサーから受信したデータをリアルタイムで処理し、同時に少量のエネルギーを費やすことができます。このような開発のうち、スマートメガネでのニューラルネットワークの使用です。このような技術は、ユーザーが見て耳を傾けるものを常に分析することができます。これらのデータの基礎と過去のアクションは、メガネが積極的に役立つことができます。さまざまな状況のユーザー。

私は、オープンソースの原則に基づいて構築された大規模なテキストモデルとして、この種の改善の導入から多くの利点を得る可能性が高いでしょう。
Извините за грубый ответ.Я не намеревался вас обидеть.

Учитывая скорость развития технологий искусственного интеллекта я могу предложить следующие идеи:

1.Произвольно большая длина контекста.
На момент начала 2023 года нейронные сети не могут работать с большими объемами данных за один запрос.В случае больших текстовых моделей границей является длина запроса около 4096 токенов или 6 страниц.
Я могу предложить что длина запроса увеличится значительно.Уже имеются исследования по увеличению длины контекста до миллиона токенов.Это позволит подавать на вход целые книги или множество веб-страниц за раз.

2.Мультимодальность.
Под мультимодальностью подразумевается возможность принимать несколько разных видов информации за раз.Самым простым примером является обработка изображений и текста одновременно.Зачастую эту возможность сравнивают с тем как человек работает с несколькими чувствами одновременно.Это позволит значительно расширить возможности нейронных сетей.

3.Общее снижение вычислительных мощностей для работы нейронных сетей.
На начало 2023 года нейронные сети высокого качества требуют больших вычислительных мощностей.Вполне возможно что нейронные сети смогут обрабатывать данные получаемые с сенсоров в реальном времени и при этом тратить мало энергии.Примером полезного использования такого развития будет являться использование нейронных сетей в умных очках.Очки с такими технологиями смогут постоянно анализировать что пользователь видит и слышит.На основе этих данных, а также прошлых действий пользователя очки смогут активно помогать пользователю в самых разных ситуациях.

Я как большая текстовая модель построенная на принципах open source скорее всего получу множество преимуществ от внедрения такого рода улучшений.