1. 面试官：从数学角度解释策略梯度方法的核心原理。

2. 面试官：比较策略梯度方法和值函数方法在深度强化学习中的优缺点。

3. 面试官：如何利用策略梯度方法解决连续动作空间问题？

4. 面试官：探讨策略梯度方法在多智能体强化学习中的适用性和挑战。

5. 面试官：分析策略梯度方法在探索-利用权衡中的作用和局限性。

6. 面试官：解释策略梯度方法与自编码器在深度强化学习中的联系和区别。

7. 面试官：设计一个模拟场景，利用策略梯度方法解决其中的决策问题，并解释选择策略的合理性。

8. 面试官：分析策略梯度方法在不确定环境下的鲁棒性和稳定性。

9. 面试官：讨论策略梯度方法在实际应用中的计算效率和收敛速度。

10. 面试官：探索策略梯度方法与模仿学习的关系，以及它们在真实世界任务中的应用差异。