现代训练方法斗不好训练可能是因为它们过于复杂，或者它们的原理过于抽象。更重要的是，一般情况下，人们往往忽略了重要的实际应用步骤，而只关注理论。例如，在机器学习中，人们会将大量时间用在特征工程上而忽略数据准备、清理和可视化等步骤。同样地，在强化学习中，人们会将大量时间用在选择合适的reward函数上而忽略其它步骤。因此，如果想要有效地使用这些方法斗来解决问题，就必须对所有相关步骤都进行详尽的分析、测试和实施。