Le potentiel de la solution de bout en bout One Model

Bien que la solution de bout en bout One Model soit plus complexe en termes de formation et de débogage, sa limite supérieure théorique d’effets est plus élevée. Qu'elle adopte une architecture d'apprentissage basée sur RL/IL ou une architecture dérivée basée sur le modèle mondial, la solution de bout en bout One Model peut couvrir un plus large éventail de données et obtenir de meilleurs effets de généralisation.