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强化学习算法工程师面试题库

面向强化学习算法工程师相关面试，围绕强化学习、MDP、马尔可夫性、贝尔曼方程、价值函数等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

10 道题目建议用时 30 分钟专项面试练习

全部题目 10 道题

考察候选人对主流强化学习算法的理解深度和对比分析能力。

考察候选人对广义优势估计（GAE）和扩散模型的理解，以及它们在相关领域的应用。

考察候选人对强化学习在视频生成领域前沿应用的了解。

考察候选人对GRPO算法的深入理解，特别是其存在的问题和局限性。

考察候选人的项目经验、问题解决能力和技术深度。

考察对交叉熵数学定义的理解，以及能否把它与语言模型下一 token 预测目标联系起来。

考察对过拟合现象的理解及正则化、数据增强、早停等工程手段的掌握。

考察对缩放点积注意力数值稳定性的理解，以及将公式落地为代码的能力。

考察强化学习基础，能否清晰表述状态价值与动作价值的递归关系。

考察对马尔可夫决策过程五元组及马尔可夫性的理解。