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环境在强化学习中扮演什么角色？
强化学习 (RL) 中的q值表示通过在给定状态下采取特定操作然后遵循特定策略可以获得的预期累积奖励。Q值用于评估行动，并帮助代理确定哪些行动最有可能带来更高的回报。
在学习过程期间，通常使用Q学习算法迭代地更新状态-动作对的q值。该更新基
零-shot学习是如何在跨语言任务中工作的？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习范例，使模型能够识别和分类在训练过程中没有看到的类别中的数据。这种方法依赖于利用与看不见的类别相关的语义信息或属性。ZSL不需要每个类别的示例，而是使用关系和共享特征来根据对已
无服务器事件驱动系统的权衡是什么？
无服务器事件驱动系统提供了一系列好处，但也伴随着开发者需要考虑的显著权衡。主要优势之一是能够根据传入事件自动扩展，这意味着您的应用可以在无需手动干预的情况下处理不同的负载。例如，在产品发布等高流量期间，无服务器函数可以迅速启动以应对增加的需