人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過程中，不需要考慮數(shù)據(jù)泄露和隱私保護(hù)的問題。

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

人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)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(xùn)練師的工作完全依賴于自動(dòng)化工具，不需要人工干預(yù)。

在人工智能訓(xùn)練過程中，模型的性能提升是一個(gè)線性過程，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)練師只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)標(biāo)注，不負(fù)責(zé)模型調(diào)優(yōu)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Actor-Critic架構(gòu)結(jié)合了基于值和基于策略的方法，其中Actor負(fù)責(zé)選擇動(dòng)作，Critic負(fù)責(zé)評(píng)估動(dòng)作的價(jià)值。

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

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

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