強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率必須是已知的，否則無法進(jìn)行學(xué)習(xí)。

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。

人工智能訓(xùn)練師在標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)可以忽略數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。

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。

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。

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)。

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。

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)該定期與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，了解業(yè)務(wù)需求的變化。

人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的訓(xùn)練結(jié)果，無需關(guān)注模型的訓(xùn)練過程。

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。