本文介绍了“PAIRED”技术，旨在自动设计智能环境以训练机器学习模型，提升零样本迁移学习的表现。研究探讨了强化学习中的环境选择和无监督环境设计的有效性，发现现有方法在实际应用中效果不佳。提出通过直接训练高学习性关卡的方法显著提高学习效果，并引入对抗评估程序以测量鲁棒性。

该文综述机器阅读理解对抗评估研究：利用SQuAD对抗样本测试模型对语义语法错误的鲁棒性，提出AddSentDiverse算法使F1提升约36.5%；对抗训练可增强泛化能力，SQuAD 2.0微调显著提高鲁棒性；句子选择器减少训练与推理时间并提升精度；文档级问答经共享训练目标将F1从56.7提升至71.3；ParaphraseSampler改写攻击成功率更高；数据集修剪用10500样本优于全量训练。