在困难时期，一碗热汤最为舒适。意大利的米内斯特罗汤结合了豆类、蔬菜和米或面食，类似于神经网络的“模型汤”方法。该方法通过训练多个模型并合并结果，提高性能和鲁棒性。尽管训练成本不变，但能获得更好的结果。实验表明，合并不同训练检查点或任务特定模型可以提升整体性能，尽管有时会影响特定任务的表现。