1. 面试官：介绍策略梯度方法以及其在强化学习中的作用和优势。

2. 面试官：解释策略梯度方法与值函数方法在强化学习中的区别和适用场景。

3. 面试官：以数学公式解释策略梯度方法的基本原理和推导过程。

4. 面试官：比较策略梯度方法和Q-learning方法在强化学习中的性能和收敛速度。

5. 面试官：描述策略梯度方法在实际强化学习任务中的应用案例，并分析其效果和局限性。

6. 面试官：论述策略梯度方法在深度强化学习中的发展趋势和未来应用前景。

7. 面试官：探讨策略梯度方法在多智能体强化学习中的挑战和解决方法。

8. 面试官：分析策略梯度方法与模型基于优化（Model-Based Optimization）方法的比较，包括优缺点和适用条件。

9. 面试官：探索策略梯度方法在自适应系统和机器学习系统中的应用与发展方向。

10. 面试官：你如何设计一种新型的策略梯度方法，从而提高其在强化学习中的训练效率和稳定性？