强化学习实习岗面经

一. 第四范式（经济决策）

1. 是否学过python，自学还是？
2. python相关：如python的数据格式，字典和列表的区别，如何合并字典，深拷贝浅拷贝的区别
3. 项目相关：reward是怎么设置的
4. 考了道二分的题。让用python写。

二. 毫末智行（自动驾驶决策岗）

1. 自我介绍
2. 博弈和强化你是怎么结合的？局部最优你是怎么处理的？
3. 说说你最熟悉的几个强化框架？DQN和DDPG的区别？on-policy和off-policy的区别？A2C,A3C，异步和同步有哪些区别。
4. 除了博弈和强化你还了解哪些有关控制、规划、视觉的算法
5. Dijstra和A* 的区别，A* 的启发式是什么
6. 手写快排

三.启元世界（强化学习）

1. 现在研究生几年级，你现在的研究方向？
2. 介绍项目。问的很细，一点一点问。
3. DDPG改进到D4PG你是怎么做的，ddpg和dqn有什么区别和优势，D4PG的四个D分别是什么？
4. value-based和policy gradient有什么区别，为什么pg不是单步更新。
5. dqn过估计的原因。
6. mcts四步是哪四步。
7. 手写softmax。

四. 毫末二面

1.自我介绍
研究方向、科研项目、无人驾驶项目
2.机器博弈项目的背景？战场双方对兵力等评估，
博弈输出的动作是什么？输出的是价值不是强化学习过程
action是什么？通过网络对态势评估，给到CFR计算得到遗憾值进行更新策略
这些步骤在战场博弈下对应的是什么？用德扑模拟这个过程
最后怎么求解的？怎么把德扑模型构建的？
DeepStack是什么意思？模型的输