人工智能訓(xùn)練師只需要理解業(yè)務(wù)需求，不需要了解技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

人工智能訓(xùn)練師可以通過(guò)學(xué)習(xí)新的標(biāo)注工具和技術(shù)來(lái)提高工作效率。

在訓(xùn)練人工智能模型時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型性能的影響不大。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法直接對(duì)策略進(jìn)行參數(shù)化，并通過(guò)梯度上升來(lái)優(yōu)化期望回報(bào)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個(gè)簡(jiǎn)單且重復(fù)性的工作，不需要太多思考和創(chuàng)新。

人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的訓(xùn)練階段，無(wú)需關(guān)注模型的部署和推理。

在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題，但可以通過(guò)一些技術(shù)手段進(jìn)行緩解。

在模型訓(xùn)練中，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)該盡量使用更多的數(shù)據(jù)，無(wú)論數(shù)據(jù)質(zhì)量如何。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)盡可能保持標(biāo)注的一致性。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的價(jià)值迭代和策略迭代是等價(jià)的，可以互相替代。