人工智能训练师只负责数据标注，不负责模型调优。

强化学习中的策略梯度方法是一种直接优化策略参数的算法，不需要估计价值函数。

人工智能训练师只需要关注模型的训练阶段，无需关注模型的部署和推理。

人工智能训练师不需要具备编程能力，只需了解数据标注和模型评估即可。

强化学习中的Actor-Critic架构结合了基于值和基于策略的方法，其中Actor负责选择动作，Critic负责评估动作的价值。

强化学习中的智能体Agent通常与环境进行交互，以获取奖励信号来指导学习。

人工智能训练师只需要理解业务需求，不需要了解技术实现。

数据标注是一个简单且重复性的工作，不需要太多思考和创新。

人工智能训练师在标注数据时可以忽略数据中的噪声和异常值。

人工智能训练师需要经常与数据科学家和机器学习工程师进行沟通协作。