在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型的性能提升是一個(gè)線性過(guò)程，隨著訓(xùn)練時(shí)間的增加，性能會(huì)逐漸提高。

人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過(guò)程中，不需要考慮模型的魯棒性和泛化能力。

在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，人工智能訓(xùn)練師不需要進(jìn)行文本清洗和預(yù)處理。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)只能用于解決離散動(dòng)作空間的問(wèn)題，無(wú)法處理連續(xù)動(dòng)作空間。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體Agent通常與環(huán)境進(jìn)行交互，以獲取獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)。

人工智能訓(xùn)練師可以通過(guò)參與模型評(píng)估來(lái)改進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注的策略。

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。

人工智能訓(xùn)練師在處理多分類問(wèn)題時(shí)，可以使用相同的標(biāo)注策略來(lái)處理所有類別。

人工智能訓(xùn)練師在模型調(diào)優(yōu)時(shí)，只能使用網(wǎng)格搜索方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。

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。