1. 面试官：介绍强化学习的基本原理和应用场景。

2. 面试官：谈谈强化学习与监督学习、无监督学习的区别和联系。

3. 面试官：以强化学习为例，说明模型训练中的探索-利用困境。

4. 面试官：如何解决强化学习中的延迟奖励问题？给出具体的方法和实例。

5. 面试官：探讨在深度强化学习中的过拟合问题，提出解决方案。

6. 面试官：举例说明强化学习在自动驾驶领域的应用和挑战。

7. 面试官：强化学习中的价值函数和策略函数有何区别？并分析它们在算法中的作用。

8. 面试官：如何评价深度 Q 学习算法在强化学习中的优势和局限性？

9. 面试官：强化学习中的探索和开发策略有哪些常见方法？请举例说明。

10. 面试官：从理论上解释 Actor-Critic 方法在强化学习中的优势，以及在实际应用中的挑战。