1. 面试官：请解释值函数近似在强化学习中的作用和原理。

2. 面试官：如何利用值函数近似解决强化学习中的大状态空间问题？

3. 面试官：值函数近似中的函数近似方法有哪些，它们各自的优缺点是什么？

4. 面试官：请说明值函数近似算法中的TD学习和蒙特卡洛方法的区别与联系。

5. 面试官：讨论值函数近似算法在非平稳环境下的稳定性问题，并提出相应的解决方案。

6. 面试官：探讨值函数近似算法在大规模强化学习任务中的计算效率问题。

7. 面试官：如何利用深度学习（深度神经网络）进行值函数的近似，有哪些注意事项和挑战？

8. 面试官：请分析值函数近似算法在实际应用中的挑战和局限性，并提出改进方案。

9. 面试官：近似值函数和精确值函数之间的误差分析对于理解强化学习算法的性能具有怎样的重要性？

10. 面试官：如果要设计一种全新的值函数近似方法，你会从哪些方面入手，有何创新思路？