Actualmente, los esquemas de validación en el campo de la IA son muy variados, pero la mayoría se desvían del camino correcto. Algunos solo acumulan potencia de cálculo sin resolver problemas reales; otros se aferran a un modelo único sin querer soltarlo, con una visión demasiado estrecha; algunos, aunque tienen un umbral técnico no bajo, tienen escenarios de aplicación extremadamente limitados, como si dieran vueltas en un callejón sin salida. En lugar de decir que estos son innovaciones, es más preciso decir que son innovaciones por el simple hecho de innovar. Los esquemas realmente confiables deben cumplir con varias condiciones: deben tener suficiente profundidad técnica, resolver necesidades reales y adaptarse a escenarios diversos. Entre las nuevas ideas que la industria está intentando, todavía hay algunas direcciones que vale la pena seguir, especialmente aquellas que realmente rompen las limitaciones de puntos únicos y avanzan hacia una validación integral.