従来の理論的枠組みから新しい量的境界や損失ランドスケープ形状へのシフトは将来的な機械学習モデル開発にどのような影響を与える可能性がありますか？
これら新しい理論上限界や損失ランドスケープ形状へ向けたシフトは重要です。これら新しい観点から得られた知見は実世界で使用されるモデル設計や改善プロセスへ直接影響します。例えば、「低感度バイアス」理論から得られた情報は実世界データセットも有限範囲内であればTransformersが良好に一般化すること示唆しています。また、「急峻さ」と「実世界一般化」間の関係も考察すれば，本質的特性把握・予測精度向上・オーバーフィッティング回避等多岐面で利益提供可能です。