Наскрізне («від краю до краю», end-to-end) навчання означає, що єдина нейронна мережа вивчає прямий шлях від входу до виходу — у робота зазвичай від зображення камер одразу до команд для суглобів. Між ними немає жодних вручну запрограмованих модулів на кшталт «розпізнай предмет → сплануй траєкторію → обчисли кути». Мережа створює ці проміжні кроки сама під час тренування.
Класична робототехніка працювала навпаки: інженери складали конвеєр з окремих блоків (сприйняття, планування, керування), кожен з яких налаштовувався окремо. Це прозоро й легко налагоджується, але крихко — у непередбачуваному середовищі домівки чи складу таких винятків виникає безліч. Натомість наскрізний підхід масштабується з даними: що більше прикладів, то краще мережа узагальнює на нові ситуації.
Платою за це є «чорна скриня». Коли робот зазнає невдачі, важко з’ясувати чому, адже рішення розподілене між мільйонами вагових коефіцієнтів. Тому на практиці навчання часто поєднують із шарами безпеки та керування.
Найвідомішим прикладом є Tesla Optimus, який переймає наскрізний підхід із Tesla FSD (автопілота): одна мережа відображає сприйняття на дію та вчиться з величезного обсягу людських даних. Подібну філософію поділяє Figure зі своєю моделлю Helix, яка безпосередньо керує верхньою половиною тіла. Ці системи зазвичай побудовані як VLA моделі і треновані імітаційним навчанням, а подеколи доналаштовані навчанням з підкріпленням. Наскрізний підхід сьогодні радше напрям і амбіція, ніж завершений стан — більшість розгорнутих роботів поєднує як навчені, так і класичні компоненти.