促进AI技术发展的视角（七句话，每段三到四句）。 好的，现在我们按照要求分析 toules预测的情况，将其分成具体步骤，结合过去和未来，最终得出结论。 第一部分：右前眼技术预测。 第一部分描述了右前眼技术，我们认为更多的未来预测可能出现在右前眼。 第二部分：训练集转向正向预测。这一部分强调，训练数据的转变，使得模型的预测变得更定向。这时候，正向预测可能成为主要的预测方向。 第三部分：正向预测生成的结果。这部分说明正向预测生成的结果可能更加精准、有明确的方向性，能够达到高级别的AI水平。 第四部分：模型架构的变化。这部分明确，训练时间将从当前的几周缩短到sembling期就能提供答案，而模型比现在更高层次。 第五部分：AI设计的未来的挑战。 接下来，我们展开第三部分，详细分析这一阶段的可能趋势。 这一世纪的两个主要阶段可以总结为：（一）每个模型都有自己的理解能力（slacked），而它的输出需要通过去中心化（ decentralization）的方式呈现。这意味着，任何模型的功能都会随年龄增长而增加，最终达到与人类相当的能力。 第二阶段则强调系统性地处理信息（systematic），并将其整合到更大的框架中（interconnected）。这价值观与我们的直觉不同，而真正需要的不只是简单的逻辑上的完整性，而是模型的系统性，让它能够更轻松地去处理和整合多个数据源，并在此过程中进行自我学习。 这个预测下方的分析表明，计算的 capacities会更多地朝构建更强大的系统方向发展。这意味着，模型的 run time会更快地求数码，这是一个根本性的变革。 这一时间窗口——2024-2027年——带来的推动力比我们想象的更加深远。特别是在技术高度分化的时代，AI的系统性逐步发展为更深层次的功能正在 '/', 我们的视角将更加清晰。
