Das Potenzial der One Model End-to-End-Lösung

Obwohl die One-Model-End-to-End-Lösung beim Training und Debuggen komplexer ist, ist ihre theoretische Obergrenze der Wirkung höher. Unabhängig davon, ob eine auf RL/IL basierende Lernarchitektur oder eine auf dem Weltmodell basierende abgeleitete Architektur verwendet wird, kann die End-to-End-Lösung „One Model“ einen größeren Datenbereich abdecken und bessere Generalisierungseffekte erzielen.