2026年强化学习面试题库：算法与基础设施 ✍ Xiuyu Li🕐 2026-06-08📦 5.6 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 本文汇总了35道2026年强化学习（RL）领域的面试核心问题。内容涵盖算法与基础设施两大方向，既包括PPO、GRPO等训练机制的原理探讨，也涉及分布式推理、显存优化等工程落地细节。作者强调现代RL岗位需要具备全栈理解能力，建议面试者不仅要熟记问题，更需深究背后的技术逻辑。 RL面试PPOGRPODeepSeekMoE基础设施算法强化学习大模型 # RL Interview Questions 2026 **作者**: Xiuyu Li **日期**: 2026-06-06T16:21:20.000Z **来源**: [https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674) ---  After seeing several people receive PhD offers and then immediately land highly paid industry positions during spring recruiting, I started wondering whether going straight into industry might actually be the better move. So I went through essentially every RL-related interview experience I could find on Zhihu, combined them with recent discussions and my own observations, and distilled everything into 35 of the most interesting questions. Think of it as an RL interview benchmark. CN version in Zhihu: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2046740446353811230 A few notes: • The list does not strictly separate LLM RL from Agentic RL. Some questions have very different answers depending on the setting. • Nearly every question can be extended much further. No reference answers are provided. If you use an LLM, keep asking follow-up questions and search extensively. • Modern RL hiring increasingly expects full-stack understanding. If you are an algorithm researcher, people will still ask infrastructure questions. The reverse is also true. • Data-related questions are not included. Those are almost impossible to memorize and depend heavily on your actual experience. • Memorizing interview questions is not enough. Deep understanding matters far more. Algorithm 1. Why use Actor-Critic instead of a pure Critic approach? 2. What is the relationship between KL divergence, cross entropy, and MLE? 3. How should rewards be designed in different RL scenarios? 4. How do importance sampling, rejection sampling, and other Monte Carlo methods fit into RL? 5. How is advantage computed in PPO and GRPO? Why subtract a baseline? Is standard deviation normalization really necessary? 6. How do RL training and test-time scaling perform exploration differently? 7. How does PPO clipping work? Why take the minimum objective? What happens without clipping? How does CISPO differ? 8. Why does GRPO include a KL penalty? How is the KL computed? Why do methods such as DAPO and GSPO remove it? 9. During LLM training, what happens if loss is accidentally All Reduced multiple times? 10. What is the reward function in DPO? Can reward hacking occur? How can it be mitigated? 11. What methods address train-inference mismatch in MoE models, and how do they work? 12. How should group size, learning rate, PPO epochs, and generation length be selected during RL training? 13. Compared with GRPO, how do Dr.GRPO, DAPO, GSPO, CISPO, SAPO, DPPO, MaxRL, and SimKO improve the training process? What are their limitations? 14. How do TRPO, DPPO, and AReaL enforce trust-region constraints on RL objectives? 15. Can RL fundamentally expand the capability frontier of LLMs? 16. Based on works such as ProRL, how should we think about scaling the boundaries of RL training? 17. What improvements does OPD introduce over traditional RL and SFT? What are its applications? 18. At which stage of training does reasoning ability emerge in LLMs? 19. From DeepSeek R1 to V3.2 and future V4 systems, what RL-related improvements have been introduced? How is RL different in MoE models? Infrastructure 1. Ignoring CPU offload, how many model copies exist in memory during GRPO training? How much memory can various optimizations save? 2. Distributed inference: KV cache transfer optimization and multi-GPU communication strategies. 3. INT8 versus FP8. What are the tradeoffs? Which precisions are preferred for training and inference? 4. What is the long-tail problem in RL rollouts, and how can it be addressed? 5. What issues does continuous batching introduce in RL training? How do vLLM and SGLang differ? 6. How do you measure utilization in vLLM and SGLang? How do you evaluate KV cache utilization during training? 7. How is backpropagation implemented in large-scale multi-node RL training? 8. What asynchronous RL frameworks exist, and what synchronization bottlenecks do they solve? 9. In AReaL or other partially rollout frameworks, are KV caches from previous policies preserved? 10. How does Expert Parallelism affect MoE throughput? 11. In long-context training, how should compute-communication overlap be designed? How do Megatron and FSDP differ in parallelism strategies? 12. How do you enable deterministic execution? What is batch invariance? What causes it? Is atomic add involved? Can atomic add solve the issue? 13. How do AReaL and slime differ in their understanding of the RL rollout bottleneck? 14. How should we think about staleness in fully asynchronous RL training? What are typical values in practice? 15. How does data flow through slime? How is it integrated with Megatron? How is the loss computed? 16. If you had to choose among VeRL, TRL, Unsloth, AReaL, and slime, which one would you use and why? Good luck. And remember: interview preparation helps, but genuine understanding scales much further than memorized answers. ## 相关链接 - [Xiuyu Li](https://x.com/sheriyuo) - [@sheriyuo](https://x.com/sheriyuo) - [210K](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674/analytics) - [https://zhuanlan.zhihu.com/p/2046740446353811230](https://zhuanlan.zhihu.com/p/2046740446353811230) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [12:21 AM · Jun 7, 2026](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674) - [210.1K Views](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674/analytics) - [View quotes](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674/quotes) --- *导出时间: 2026/6/8 13:17:33* --- ## 中文翻译 # 2026年强化学习面试题 **作者**: Xiuyu Li **日期**: 2026-06-06T16:21:20.000Z **来源**: [https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674) ---  在看到几个人在春季招聘中刚拿到博士录取通知书，紧接着就拿到了高薪的行业职位后，我开始思考，直接进入职场是否其实是更好的选择。 所以我查阅了我在知乎上能找到的几乎所有与强化学习（RL）相关的面试经验，并结合了最近的讨论和我自己的观察，将所有内容提炼成了 35 个最有趣的问题。 就把这当作一个 RL 面试的基准吧。 中文版见知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2046740446353811230 几点说明： • 该列表并未严格区分大语言模型（LLM）RL 和智能体（Agentic）RL。根据具体场景，某些问题的答案可能大相径庭。 • 几乎每个问题都可以延伸得更深。未提供参考答案。如果你使用 LLM，请不断追问后续问题并进行广泛搜索。 • 现代 RL 招聘越来越要求全栈理解。如果你是算法研究员，人们仍然会问基础设施方面的问题。反之亦然。 • 不包括数据相关的问题。这些问题几乎不可能死记硬背，而且很大程度上取决于你的实际经验。 • 光背面试题是不够的。深入理解要重要得多。 算法 1. 为什么使用 Actor-Critic 而不是纯 Critic 方法？ 2. KL 散度、交叉熵和 MLE 之间有什么关系？ 3. 在不同的 RL 场景中应该如何设计奖励？ 4. 重要性采样、拒绝采样和其他蒙特卡洛方法如何融入 RL？ 5. PPO 和 GRPO 中的优势 是如何计算的？为什么要减去基线？标准差归一化真的有必要吗？ 6. RL 训练和测试时的扩展是如何以不同方式进行探索的？ 7. PPO 裁剪 是如何工作的？为什么要取最小目标？不裁剪会怎样？CISPO 有何不同？ 8. 为什么 GRPO 包含 KL 惩罚？KL 是如何计算的？为什么 DAPO 和 GSPO 等方法要移除它？ 9. 在 LLM 训练期间，如果损失 不小心进行了多次 All Reduce 会发生什么？ 10. DPO 中的奖励函数是什么？会发生奖励黑客 吗？如何缓解？ 11. 有哪些方法可以解决 MoE 模型中的训练-推理不匹配 问题，它们是如何工作的？ 12. 在 RL 训练期间应该如何选择组大小、学习率、PPO epoch 和生成长度？ 13. 与 GRPO 相比，Dr.GRPO、DAPO、GSPO、CISPO、SAPO、DPPO、MaxRL 和 SimKO 如何改进训练过程？它们的局限性是什么？ 14. TRPO、DPPO 和 AReaL 如何对 RL 目标施加信任区域 约束？ 15. RL 能从根本上扩展 LLM 的能力前沿吗？ 16. 基于 ProRL 等工作，我们应该如何看待 RL 训练规模的边界扩展？ 17. OPD 相对于传统 RL 和 SFT 引入了哪些改进？它的应用有哪些？ 18. LLM 的推理能力在训练的哪个阶段出现？ 19. 从 DeepSeek R1 到 V3.2 及未来的 V4 系统，引入了哪些与 RL 相关的改进？MoE 模型中的 RL 有何不同？ 基础设施 1. 忽略 CPU 卸载，在 GRPO 训练期间内存中存在多少个模型副本？各种优化能节省多少内存？ 2. 分布式推理：KV 缓存传输优化和多 GPU 通信策略。 3. INT8 与 FP8。有哪些权衡？训练和推理更倾向于哪种精度？ 4. RL 推演 中的长尾问题是什么，如何解决？ 5. 连续批处理 在 RL 训练中会带来什么问题？vLLM 和 SGLang 有何不同？ 6. 你如何衡量 vLLM 和 SGLang 中的利用率？你如何评估训练期间的 KV 缓存利用率？ 7. 大规模多节点 RL 训练中的反向传播是如何实现的？ 8. 存在哪些异步 RL 框架，它们解决了哪些同步瓶颈？ 9. 在 AReaL 或其他部分推演 框架中，之前策略的 KV 缓存会被保留吗？ 10. 专家并行性 如何影响 MoE 的吞吐量？ 11. 在长上下文训练中，应该如何设计计算-通信重叠？Megatron 和 FSDP 在并行策略上有何不同？ 12. 你如何实现确定性执行？什么是批次不变性？是什么导致了它？是否涉及原子加？原子加能解决这个问题吗？ 13. AReaL 和 slime 对 RL 推演瓶颈的理解有何不同？ 14. 我们应该如何看待完全异步 RL 训练中的陈旧度？实践中的典型值是多少？ 15. 数据在 slime 中如何流动？它是如何与 Megatron 集成的？损失是如何计算的？ 16. 如果你必须在 VeRL、TRL、Unsloth、AReaL 和 slime 中做出选择，你会选择哪一个，为什么？ 祝好运。 并记住：面试准备有帮助，但真正的理解远比死记硬背的答案更能助你走得更远。 ## 相关链接 - [Xiuyu Li](https://x.com/sheriyuo) - [@sheriyuo](https://x.com/sheriyuo) - [210K](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674/analytics) - [https://zhuanlan.zhihu.com/p/2046740446353811230](https://zhuanlan.zhihu.com/p/2046740446353811230) - [升级到 Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [12:21 AM · Jun 7, 2026](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674) - [210.1K 次观看](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674/analytics) - [查看引用](https://x.com/sheriyuo/status/2063295181131247674/quotes) --- *导出时间: 2026/6/8 13:17:33*
如 如何从头构建一个 RL 环境：以 Othello 游戏为例 本文介绍了如何使用 Prime Intellect 的 Verifiers 框架从零开始构建一个用于强化学习（RL）的 Othello（黑白棋）游戏环境。文章解释了 RL 循环的基本组成部分（状态、动作、奖励、环境），并利用 GRPO 算法替代传统的人工偏好模型。文中详细展示了技术栈、游戏循环逻辑以及内置的 Minimax 对手引擎代码，旨在帮助开发者理解并掌握构建模型无关的 RL 环境的核心方法。 技术 › Agent ✍ Akshay🕐 2026-07-07 强化学习RL环境构建OthelloGRPODeepSeekLLMAIVerifiers教程
顶 顶级AI实验室如何构建RL智能体：从RLHF到RULER的演进 文章探讨了 Anthropic、OpenAI 和 DeepSeek 等顶尖 AI 实验室在 2026 年关于强化学习（RL）的趋同思路，即使用系统提示作为奖励函数。内容详细梳理了 RL 在 LLM 中的应用历程，从 RLHF 到 RULER（Karpathy 提出的系统提示学习概念）的演变。重点介绍了 DeepSeek R1 利用可验证奖励（RLVR）突破传统瓶颈的机制，通过规则编译器直接提供信号，并结合 GRPO 算法移除了复杂的 Critic 和奖励模型，实现了从 15.6% 到 77.9% 的 AIME 数学成绩飞跃。 技术 › LLM ✍ Avi Chawla🕐 2026-04-28 LLMRLDeepSeekRULERGRPORLHFAI智能体模型训练强化学习
K K3 部署推理引擎指南 vLLM 宣布对 Kimi K3 模型提供首日支持。K3 是拥有 2.8 万亿参数的 MoE 模型，支持 100 万上下文窗口。vLLM 通过 DSpark 推测解码将吞吐量提升至 370 tok/s，并支持架构创新的混合缓存管理、预填充/解码分离及智能体服务，确保生产环境下的高性能与低延迟。 技术 › 后端 ✍ vLLM🕐 2026-07-28 vLLMKimi K3MoE推理引擎性能优化DSpark部署指南大模型基础设施
强 强化学习沉浮史：从深度寒冬到大模型封神 文章回顾了强化学习七十年跌宕起伏的发展历程。从心理学的效果律与数学的动态规划这两条根源讲起，梳理了教科书时期的理论奠基与早期边缘化。随后，深度学习的引爆带来了黄金年代，DQN与AlphaGo的辉煌让强化学习备受推崇。然而，样本效率等缺陷曾让其一度跌入谷底。如今，这门学科在大模型时代通过RLHF等技术奇迹般重生，再次站到了AI舞台的中央。 技术 › LLM ✍ snowboat🕐 2026-07-23 强化学习深度学习AlphaGo大模型RLHFAI历史萨顿动态规划深度学习OpenAI
与 与杨植麟的第二次对话：站在无限的开端 本文是张小珺对月之暗面创始人杨植麟的第二次深度访谈，发生在Kimi K2模型发布后。文章深入探讨了AI如何通过编码能力突破“缸中之脑”，走向Agent与自我进化，以及杨植麟对技术挑战与创业心境的思考。 技术 › LLM ✍ 张小珺🕐 2026-07-22 杨植麟Kimi访谈Agent技术哲学DeepSeek自我进化创业MoEThe Beginning of Infinity
从 从 Kimi K3 看下一代 MoE 架构的转折点：LatentMoE 文章分析了 2026 年大模型架构的新趋势 LatentMoE。通过对比 NVIDIA Nemotron 3 Super 和 Moonshot AI Kimi K3，揭示了 LatentMoE 如何通过将 token 投影到低维潜在空间，大幅降低内存和通信开销，从而在同等推理成本下激活更多专家，提升模型性能与效率。 技术 › LLM ✍ 青稞社区🕐 2026-07-20 LatentMoEKimi K3MoE架构设计大模型NVIDIAMoonshot AI推理优化量化负载均衡
中 中国四大头部大模型创始人信息 文章梳理了DeepSeek、Kimi、智谱和MiniMax四家中国头部大模型公司的创始人信息，包括年龄、学历背景及身家估值，并探讨了学历与家庭背景对成功的影响。 技术 › LLM ✍ 0x鸣人🕐 2026-07-19 大模型创始人DeepSeekKimi智谱MiniMaxAI人物背景
O OpenRLHF 作者发布 Agentic RL 框架 Molt：9K 行核心代码支持超大规模 MoE 训练 OpenRLHF 作者发布了新的强化学习框架 Molt。该框架采用纯 PyTorch 栈，核心代码仅约 9000 行，专注于 Agentic RL 研究。它支持 Qwen3.5-397B 到 GLM-5.2 753B 等超大规模 MoE 模型训练，无需依赖 Megatron，具备高度的代码可读性和可修改性。 技术 › LLM ✍ 青稞社区🕐 2026-07-16 强化学习Agentic RLMoltPyTorchvLLMMoEOpenRLHF大模型训练深度学习框架
G Gemini预训练负责人总结：如何进入头部AI团队的10条经验 Gemini预训练团队负责人撰文分享如何进入头部AI实验室。文章指出顶尖人才普遍具备方向准、数学硬、拼劲足三大特质。针对普通人，作者建议避开正面竞争，转而在底层优化或上层Agent系统发力，强调了开源项目、数学基础、动手复现及长期坚持的重要性。 职场 › 职业发展 ✍ WquGuru🕐 2026-06-27 AI职业规划面试LLM技能提升AgentDeepSeek
D DeepSeek 的 10 万亿美元大战略：技术、算力与国产芯片的未来 本文深入分析了 DeepSeek 如何通过 MLA、MoE、mHC 等一系列底层技术创新，极大幅度降低大模型对 HBM（高带宽内存）和先进 GPU 制程的依赖。文章指出，DeepSeek 的战略并非局限于软件订阅，而是旨在通过算法优化盘活中国产能充足的 NAND 闪存和 LPDDR 产业，以此构建一套独立于西方之外的 AI 硬件生态，最终撬动价值 10 万亿美元的产业巨兽。 技术 › LLM ✍ 宝玉🕐 2026-05-24 DeepSeekMoEMLA芯片算力模型架构LLM国产替代技术战略KV缓存
M Mixture of Experts (MoE): Scaling AI with Specialized Models 文章深入探讨了混合专家模型（MoE），这是一种通过激活特定子网络来高效扩展 AI 模型的架构策略。文章回顾了 MoE 的历史背景，详细解释了其由门控网络和专家组成的结构及稀疏路由机制，并分析了其在 Transformer 中的应用、优势（如高效计算、参数扩展）以及面临的负载平衡和通信开销等挑战。 技术 › LLM ✍ Jayanth🕐 2026-05-07 MoE混合专家大模型架构设计Transformer稀疏路由AI深度学习模型扩展机器学习
英 英伟达推理份额大降，AI革命进入二阶段机会在哪？ 文章深入分析了 AI 从训练时代进入推理时代的投资机遇。随着推理成本占比提升至 80%-90%，算力需求呈几何级增长，但英伟达在推理市场的份额已下滑至 60-75%。AMD 凭借大显存优势及 OpenAI 等巨头的订单，正在抢占市场。ASIC 定制芯片也成新势力。文章对比了英伟达与 AMD的投资逻辑：英伟达仍是行业 beta，而 AMD 是份额转移的直接受益者。 投资 › 股票 ✍ 大宇🕐 2026-05-04 AI英伟达AMD推理半导体股票分析大模型科技股投资逻辑DeepSeek