1. 面试官：请解释强化学习中的探索-利用权衡问题，并提供一个实际案例。

2. 面试官：介绍一种常用的强化学习算法，并说明其工作原理和适用场景。

3. 面试官：请解释强化学习中的马尔可夫决策过程(MDP)是什么，以及在问题建模中如何使用MDP。

4. 面试官：如何使用深度强化学习解决连续动作空间的问题？请提供一个实际应用场景。

5. 面试官：强化学习中的奖励函数是什么？怎样设计一个有效的奖励函数？

6. 面试官：谈谈强化学习在自动驾驶领域的应用，以及它所面临的挑战。

7. 面试官：解释强化学习中的策略梯度方法和价值迭代方法，并比较它们的优缺点。

8. 面试官：如何处理强化学习中的探索-利用之间的平衡问题？请给出一种有效的解决方法。

9. 面试官：介绍一种基于模型的强化学习方法，并解释它与基于价值的方法的区别。

10. 面试官：强化学习领域中的众包学习是什么，以及它在实际应用中的作用。