數(shù)據(jù)標注是一個簡單且重復性的工作，不需要太多思考和創(chuàng)新。

強化學習中的狀態(tài)轉移概率必須是已知的，否則無法進行學習。

強化學習只能用于解決離散動作空間的問題，無法處理連續(xù)動作空間。

人工智能訓練師在模型調優(yōu)時，只能使用網格搜索方法進行參數(shù)調整。

人工智能訓練師在訓練模型時，可以隨意調整模型的參數(shù)，無需遵循任何規(guī)則。

強化學習中的Actor-Critic架構結合了基于值和基于策略的方法，其中Actor負責選擇動作，Critic負責評估動作的價值。

強化學習中的智能體Agent通常與環(huán)境進行交互，以獲取獎勵信號來指導學習。

人工智能訓練師在模型訓練過程中，不需要考慮模型的魯棒性和泛化能力。

人工智能訓練師應該定期與業(yè)務團隊溝通，了解業(yè)務需求的變化。

人工智能訓練師可以通過學習新的標注工具和技術來提高工作效率。