強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法是一種直接優(yōu)化策略參數(shù)的算法，不需要估計(jì)價(jià)值函數(shù)。

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)練師不需要具備編程能力，只需了解數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型評(píng)估即可。

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)來指導(dǎo)學(xué)習(xí)。

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)練師需要經(jīng)常與數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師進(jìn)行溝通協(xié)作。

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。

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)。