Направления будущих исследований, указанные авторами, включают изучение улучшений качества синтетических данных, разработку более ресурсоэффективных методов адаптации (возможно, с использованием низкоранговых адаптаций или методов постобучения) и продолжение усилий по сокращению разрыва в точности на задачах, требующих рассуждений. В целом, это качественное исследование, предлагающее надёжное, масштабируемое и продуманное решение критической проблемы на стыке LLM и новых аппаратных средств. Демонстрируя, что большие базовые модели могут быть эффективно адаптированы к специфике аналоговых вычислений («analog-aware»), работа открывает путь к более энергоэффективному ИИ и продвигает эту область исследований. Хотя проблемы остаются (в частности, в сокращении разрыва в производительности на самых сложных задачах и обеспечении широкой аппаратной совместимости), это исследование закладывает прочную основу и даёт основания для оптимизма в отношении будущего аналоговых ИИ-ускорителей.