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朱西产还强调，端到端模型的优势，在于减少各模块之间信息传递过程中的丢失问题，通过Transformer构成一个更大的网络，训练过程中实现更多参数的全局最优；另外，还可以提升开发效率，实现全局优化及更强的泛化性等。“上限很高，但难度也很大。”他直言，要真正实现“全场景都能开”，目前的端到端模型还差得很远，尤其是达到“一段式端到端”，几乎不可能。

　　　　研究人员让人工神经网络完成了一项典型的机器学习任务：从语音数字的音频记录中识别正确的数字。模拟人脑结构的网络模型比以小鼠的网络模型对这一任务的反应更准确，效率也更高，在小鼠模型中达到相同性能需要相当于380个神经元，而在人类模型中只需要150个神经元。