**摘要：** H-Net是一个分层的网络，通过使用动态分块直接在模型内对有意义的数据单元进行操作，解决端到端语言模型中的词元化障碍。 **要点：** -词元化阻碍了端到端语言模型。 -H-Net用动态分块取代了词元化。 -H-Net处理模型中有意义的数据单元。 Eric Hartford，Twitter上以@cognitivecompai为人所知，分享了语言建模领域的一项引人注目的进展。内容围绕着H-Net的介绍，这是一个旨在解决端到端语言模型中标记化问题的分层网络。这一进步被呈现为一项重大突破，有可能通过克服一个主要的研究障碍来重塑语言处理领域的格局。对于那些对人工智能和自然语言处理领域的最新创新感兴趣的人来说，这些内容可能为语言模型不断发展的能力提供宝贵的见解。