Le potenzialità della soluzione end-to-end One Model

Sebbene la soluzione end-to-end One Model sia più complessa in termini di training e debug, il suo limite teorico di effetto superiore è più elevato. Sia che adotti un’architettura di apprendimento basata su RL/IL o un’architettura derivata basata sul modello mondiale, la soluzione end-to-end One Model può coprire una gamma più ampia di dati e ottenere migliori effetti di generalizzazione.