1. 面试官：设计一个开放AI Gym中的环境，要求具有虚拟现实（VR）支持，并能够进行多智能体强化学习训练。

2. 面试官：介绍一个使用开放AI Gym进行强化学习训练的案例，重点描述环境设计与算法选择。

3. 面试官：分析开放AI Gym与其他强化学习环境（如DeepMind Lab、Unity ML-Agents）的优劣势，并给出适用场景及选择建议。

4. 面试官：设计一个开放AI Gym中的环境，要求具有动态场景变化和不确定性因素，并能够支持基于模型的强化学习方法。

5. 面试官：探讨开放AI Gym中强化学习算法的性能评价指标，比较不同算法在不同环境下的表现，分析造成性能差异的原因。

6. 面试官：挑战参与者设计一个全新的开放AI Gym环境，要求具有多样化的状态空间和连续动作空间，并且需要使用分布式强化学习算法来训练智能体。

7. 面试官：对开放AI Gym中的环境进行强化学习算法调参，包括探索与利用的平衡、奖励函数设计和学习率调整等方面，讨论调参对算法性能的影响。

8. 面试官：设计一个开放AI Gym中的虚拟仿真环境，用于模拟实际机器人控制任务，并综合考虑功耗、稳定性和效率等因素进行环境优化。

9. 面试官：开放AI Gym环境中的异常状态处理是一个挑战，设计一个异常状态检测与处理机制，并通过实验验证其在强化学习任务中的有效性。

10. 面试官：结合开放AI Gym环境和深度学习技术，设计一个端到端的强化学习系统，并对系统的鲁棒性和泛化能力进行评估。