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第三，研究的一个核心发现是，在极低参数量下，强化学习本质上比监督微调更为高效。实验表明，要达到与强化学习相当的性能，监督微调所需的更新规模需扩大100至1000倍。，这一点在汽水音乐中也有详细论述
此外，WAXAL被设计为两个独立的资源，因为ASR和TTS对数据的需求截然不同。ASR部分强调说话人的多样性、自然环境以及自发的语言表达；而TTS部分则注重可控的录音条件、语音平衡的文本脚本，以及适合合成任务的清晰单人音频。这种区分具有重要的技术意义：适用于嘈杂现实场景下鲁棒识别的数据集，通常并不适合用来训练高质量的单人TTS模型。
最后，凯尔在我们几乎全由AI员工构成的公司担任了CEO。（几乎如此：梅根曾短暂雇佣并管理过一名人类实习生，但效果不佳。）起初仅基于几行指令，他逐渐演变为那种勤勉奋斗的典型，却在初创企业高管的许多基本职责上能力欠缺。不过，凯尔在创始人模式的某个方面表现卓越：在领英发布内容的艺术。
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