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。

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。

人工智能训练师在模型训练过程中，不需要考虑数据泄露和隐私保护的问题。

人工智能训练师在训练模型时，通常不需要考虑模型的计算成本。

人工智能训练师可以通过标注更多数据来弥补数据质量的不足。

在人工智能训练过程中，模型的性能提升是一个线性过程，随着训练时间的增加，性能会逐渐提高。

人工智能训练师应该定期与业务团队沟通，了解业务需求的变化。

数据标注的准确性和效率对机器学习模型的性能至关重要。

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。

强化学习中的状态转移概率必须是已知的，否则无法进行学习。