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在长达两个半小时的深度访谈中，特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员卡帕西系统剖析了强化学习的局限性与潜力。他指出，尽管该方法在训练效率、样本利用率和稳定性方面存在明显缺陷，但在当前可用的AI方法中，强化学习仍展现出相对优势。相较于监督学习等其他范式，强化学习在处理动态环境和长期决策任务中更具适应性。卡帕西强调，其核心价值在于能够通过试错机制自主探索最优策略，这使其在复杂AI系统开发中难以被完全替代。