1. 面试官：探讨迁移学习在计算机视觉领域的应用，重点描述一种创新型的迁移学习算法。

2. 面试官：谈谈在自然语言处理中如何利用迁移学习解决领域迁移的问题，举例说明一个成功的应用案例。

3. 面试官：分析迁移学习在医学影像识别中的挑战，并提出一种独特的解决方案。

4. 面试官：探讨迁移学习在机器人学领域的优势和局限性，提出一个突破性的迁移学习框架用于机器人智能决策。

5. 面试官：解释领域迁移与概念迁移的区别，并结合迁移学习理论阐述各自的特点。

6. 面试官：讨论迁移学习在金融风控领域的应用挑战，提出一种面向金融场景的迁移学习模型。

7. 面试官：针对小样本迁移学习问题，提出一种有效的算法方案，使得在少样本情况下迁移学习仍能取得良好效果。

8. 面试官：在迁移学习中，如何克服标签不一致性的问题，提出一种创新的标签自校准方法。

9. 面试官：论述基于迁移学习的跨模态智能交互系统的构建挑战，提出一种跨模态迁移学习框架。

10. 面试官：针对序列迁移学习任务，设计一种结合注意力机制的序列迁移学习模型，重点讨论其应用场景和优势。