解读

面试官问的是“能不能把强化学习落地到补贴场景，并做到毫秒级实时决策”。
在中国互联网语境下，补贴=红包、立减、券，本质是用有限预算买 GMV/留存/ROI。
强化学习（RL）的强项是“在动态环境里持续试错、最大化长期收益”，正好解决“给哪些人、什么面额、什么门槛、什么渠道、什么时机”这五维联合优化问题。
回答必须体现：

1. 业务目标（GMV、ROI、留存）如何量化成奖励函数；
2. 状态、动作、奖励如何闭环；
3. 实时性（100ms 以内返回决策）与合规性（反垄断、用户隐私、价格歧视红线）如何兼顾；
4. 冷启动与 A/B 平滑切换方案。

知识点

1. 五元组（S,A,P,R,γ）在补贴场景的具体映射：

   • S（状态）：用户静态特征+实时行为序列+上下文（时段、城市、天气、竞品活动）；
   • A（动作）：离散化补贴档位（0元/2元/5元/8元）× 门槛（无门槛/满99/满199）× 渠道（Push/弹窗/资源位）；
   • P（转移概率）：用户是否下单、是否核销、是否次日回访；
   • R（奖励）：即时奖励（实付GMV-补贴成本）+ 长期奖励（7日LTV增量-补贴成本），用折扣因子γ=0.8折现；
   • γ：平衡短期ROI与长期留存。

2. 算法选型：

   • 离线训练：用DQN+Double Dueling网络解决高维动作空间，负采样缓解0补贴样本占比>90%的稀疏问题；
   • 在线推理：基于TensorRT的轻量级网络+局部敏感哈希（LSH）近似最近邻，把推理压到15ms；
   • 探索策略：ε-greedy衰减+UCB1，前10%流量做探索，后90%利用，日级ε从0.1降到0.01；
   • 安全兜底：规则白名单+预算熔断+反垄断挡板，禁止同一用户单日补贴>50元或单SKU折扣>30%。

3. 工程闭环：

   • 实时特征：Flink CEP在100ms内拼接埋点→用户画像→上下文→Redis特征缓存；
   • 模型热更：KubeFlow+Seldon Core做灰度发布，A/B平台与RL策略双轨，若RL组ROI连续3小时低于对照组>5%，自动回滚；
   • 奖励回传：订单表+补贴表+归因服务在30分钟内完成奖励计算，写入Kafka，离线Delta Lake做经验回放。

4. 合规与伦理：

   • 不做“杀熟”：特征工程剔除会员等级、历史客单价等敏感维度；
   • 价格透明：券面额与门槛在交易快照留痕，支持监管审计；
   • 用户退出：App设置页**“一键关闭智能优惠”**，关闭后走固定券包，DAU占比<1%。

答案

“我在上一家公司负责外卖会员补贴，日预算300万。为了把补贴花在刀刃上，我们用强化学习做了实时动态调价，核心分四步：
第一步，把业务目标翻译成奖励函数：即时奖励=（用户实付-平台补贴）×毛利率系数；长期奖励=7日LTV预测增量×0.2折现。两者加权后作为reward=0.7×即时+0.3×长期，保证既看交易也看留存。
第二步，构建五元组：状态S包含200维实时特征，动作A离散成12档补贴方案（4面额×3门槛），用Double Dueling DQN离线训练，每天凌晨用Delta Lake回放前一日4000万条样本更新模型。
第三步，毫秒级在线决策：模型导出为ONNX→TensorRT，部署在GPU推理集群，平均响应12ms。同时写死三条红线：单用户单日补贴上限50元、券折扣率≤30%、预算池实时熔断，防止模型“上头”。
第四步，闭环与回滚：奖励回传延迟控制在30分钟，用TD-error优先回放提升样本效率；线上与规则策略双轨A/B，若RL组ROI连续3小时低于对照组5%，Seldon Core自动回滚，确保资金安全。
上线两周，核心指标：补贴ROI提升18.6%，7日留存绝对值+1.4%，日均节省预算42万，并通过了集团内审与监管抽查，无价格歧视投诉。”

拓展思考

1. 多目标权衡：如果公司阶段目标从“冲GMV”变成“减亏”，可把奖励函数里补贴成本权重调高，用Pareto DQN或**约束策略优化（CPO）**直接带约束训练，避免手工调权。
2. 序列化补贴：用户未来7天可能多次下单，可把动作空间扩展成7日券包序列，用Transformer+RL（Tianshou框架）建模长期效应，但需解决动作空间爆炸与训练稳定性问题。
3. 联邦学习：集团内多个App（外卖、到店、酒旅）想共用模型又不出域，可用横向联邦+差分隐私，每轮上传梯度而非原始数据，ε-差分隐私噪声预算≤1.0，既合规又提升泛化。