机器学习这两年最大的进步就是，用上transformer后，所有人都意识到数据多就是好，模型大就是好，不论啥用途
【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
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: 端到端模型只是某些领域表现比较好，绝对不是通用的最好。  
: 考虑到数据输入量和算力投入，可以打个比方:
: 镜框靠近了用水平仪直接挂水平，人工提取的特征。  
: 和挂上了反复走远看看是否水平及再调节，端到端。  
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发自「今日水木 on M2105K81AC」
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