Ця стаття представляє Runtime Task Learning (RTL), адаптивний метод штучного інтегралу, який дозволяє моделям динамічно коригувати свої архітектури на основі вхідних гетерогенних даних. Він демонструє значні досягнення в таких областях, як класифікація зображень та покращення мовлення, відходячи від підходу "одна модель для всіх" для надання індивідуальних рішень та підвищення ефективності, досягаючи покращення точності до 5% на бенчмарках CIFAR-100.