One Model のエンドツーエンド ソリューションの可能性

One Model のエンドツーエンド ソリューションはトレーニングとデバッグにおいてより複雑ですが、理論上の効果の上限はより高くなります。 RL/IL に基づく学習アーキテクチャを採用するか、ワールド モデルに基づいた派生アーキテクチャを採用するかに関係なく、One Model のエンドツーエンド ソリューションはより広範囲のデータをカバーし、より優れた汎化効果を達成できます。