1. 面试官：如果你要设计一个强化学习模型来教会一个机器人玩跳棋，你会如何确定奖励函数？为什么？

2. 面试官：强化学习中的探索-利用平衡问题是怎样影响系统的稳定性和收敛速度的？该问题如何解决？

3. 面试官：请解释“时间差分学习”和“蒙特卡洛方法”在强化学习中的区别及应用场景。

4. 面试官：如果你要设计一个强化学习模型来教会一个机器人学习走路，你会如何设计观测空间和行动空间？你认为在这个场景中哪些因素会影响强化学习的效果？如何解决这些影响因素？

5. 面试官：强化学习中的价值迭代和策略迭代分别是什么？它们之间有什么联系和区别？在什么情况下你会选择使用价值迭代或策略迭代？

6. 面试官：给定一个具体的环境和任务，讨论使用单步学习、多步学习和时序差分学习三种方法的优缺点，以及在什么情况下你会选择使用每种方法。

7. 面试官：如何使用深度学习方法来提高强化学习算法的性能？你认为深度学习在强化学习中的作用是什么？

8. 面试官：解释强化学习中的“探索”与“利用”概念，以及遵循何种探索-利用策略对于强化学习的重要性。

9. 面试官：强化学习中的“马尔可夫决策过程”和“部分可观测马尔可夫决策过程”有什么区别？在什么场景下你会选择使用每种模型？

10. 面试官：如果你要设计一个强化学习模型来控制自动驾驶汽车，你会如何定义奖励函数和状态转移概率？并讨论在这个场景中可能遇到的挑战和解决方法。