1. 面试官：请解释强化学习的基本原理和工作方式。

2. 面试官：描述价值函数和策略函数在强化学习中的作用和意义。

3. 面试官：使用一个具体的例子说明强化学习中的探索-利用权衡问题。

4. 面试官：介绍深度强化学习（DRL）的基本原理和其与传统强化学习方法的区别。

5. 面试官：针对强化学习中的函数逼近问题，讨论线性函数逼近和非线性函数逼近方法及其适用场景。

6. 面试官：如何在强化学习中处理不完全信息环境下的学习和决策问题？

7. 面试官：谈谈强化学习在实际应用中的局限性和未来发展方向。

8. 面试官：解释强化学习中的奖励塑造（Reward Shaping）及其在优化学习过程中的作用。

9. 面试官：使用蒙特卡洛方法或时序差分学习方法（TD学习）解释强化学习中的预测和控制问题。

10. 面试官：讨论基于模型和无模型的强化学习方法，以及它们各自的优缺点。