1. 面试官：如果您被要求为一个复杂的强化学习问题设计一个自定义的奖励函数，您会如何做？请提供一个具体的示例。

2. 面试官：了解强化学习算法的模型假设以及当这些假设不成立时会发生什么。

3. 面试官：如何调整探索和利用的权衡，以优化强化学习算法的性能？

4. 面试官：在实际应用中，强化学习算法如何处理延迟奖励和长期连续决策问题？

5. 面试官：强化学习中的价值迭代和策略迭代有何区别？对于不同类型的问题，您会选择哪种迭代方法？

6. 面试官：如何解决强化学习中的探索-利用困境问题？

7. 面试官：说明针对部分可观察马尔科夫决策过程（POMDP）的强化学习方法，并比较其与标准马尔科夫决策过程的差异。

8. 面试官：如何处理强化学习中的状态空间和动作空间的高维度问题？请提供一种解决方案。

9. 面试官：当强化学习算法面临非平稳环境时，您会如何处理环境动态变化的情况？

10. 面试官：在强化学习中，当任务目标发生变化或出现新任务时，算法会如何适应这些变化？