Die Einführung von PGI und GELAN könnte die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen in Zukunft auf verschiedene Weisen beeinflussen. Durch die Verwendung von PGI können Modelle zuverlässigere Gradienten erhalten, um die Parameter effektiv zu aktualisieren und die Beziehung zwischen den Eingabedaten und dem Ziel genauer zu erfassen. Dies kann zu einer verbesserten Genauigkeit und Leistung der Modelle führen. GELAN als effiziente und leichte Netzwerkarchitektur ermöglicht es, Modelle für verschiedene Inferenzgeräte anzupassen, was die Anpassung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen in verschiedenen Szenarien erleichtert. Insgesamt könnten PGI und GELAN dazu beitragen, die Effizienz, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von Deep-Learning-Modellen zu verbessern und die Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen voranzutreiben.