1. 面试官：请解释马尔科夫性质(Markov Property)在强化学习中的作用和重要性。

2. 面试官：讨论在实际环境中，马尔科夫决策过程(MDP)可能面临的状态空间过大的问题，并提出解决方案。

3. 面试官：探讨深度强化学习中的价值函数(Value Function)和优势函数(Advantage Function)之间的关系和区别。

4. 面试官：以一个具体的示例说明强化学习中的贝尔曼方程(Bellman Equation)是如何应用的。

5. 面试官：如何利用深度学习技术来解决马尔科夫决策过程(MDP)中的探索-利用困境(Exploration-Exploitation Dilemma)？

6. 面试官：解释深度 Q 网络(Deep Q-Network, DQN)算法中的经验回放(Experience Replay)原理，并说明其对算法训练的影响。

7. 面试官：讨论马尔科夫决策过程(MDP)中的策略评估和策略改进的关系，以及它们在强化学习中的作用。

8. 面试官：探讨深度强化学习中的探索策略，包括 ε-贪心(ε-Greedy)策略和软策略(Soft Policy)的优缺点比较。

9. 面试官：以特定案例说明如何使用深度 Q 网络(Deep Q-Network, DQN)算法解决马尔科夫决策过程(MDP)中的近似最优解问题。

10. 面试官：请比较强化学习中的值迭代(Value Iteration)和策略迭代(Policy Iteration)算法，在复杂环境中的适用性和局限性。