2026年强化学习面试题库：算法与基础设施
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。
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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。
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。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型，性能更强、任务完成更快、输出更短，实现性能与成本的帕累托改进，已在官网、App 和 API 上线。模型通过强化学习自反馈优化端到端项目开发能力，覆盖游戏创建到 3D 建模等完整项目构建，并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具优化。同时 Search & Fetch API 面向所有人开放，基于自研搜索引擎，每端点 $0.75/千次调用，已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源。
小米 MiMo-V2.6 技术报告：260 万美元 RL 算力与三维扩展，将万亿 MoE 模型推入前沿梯队
文章解读小米 LLM-Core 团队发布的 MiMo-V2.6 技术报告。核心主张是通过系统性扩展强化学习算力提升模型智能，需同时扩展训练批次、环境多样性和评分器三个维度。模型有 Pro（1.02T MoE）和 Flash（310B）两个规格，RL 后训练成本分别 260 万和 90 万美元。报告详述了中期训练优化、GRPO 训练细节、多 harness 训练、四层 reward hacking 防御、Groupwise Agentic Grading 评分体系、router 冻结发现及基础设施设计，最终性能进入与 Claude Opus 5 / GPT-5.6 同一梯队，并开源蒸馏模型、环境与 RL 框架。
DeepSeek 弹性计算（DSec）：面向大规模智能体训练的多后端弹性沙箱基础设施
本文解读 DeepSeek-AI 与清华大学合著的 DSec 论文，这是支撑 DeepSeek V3.2 到 V4.1 智能体 RL 训练的生产级沙箱基础设施。文章分析了智能体训练负载的七大特性（突发创建、CPU 稀疏、有状态长寿命、高度异构等），介绍了其无状态控制面、分层代理数据面架构，以及可组合环境分层、高密度内存管理、QoS 感知 CPU 调度、按需镜像加载四大核心机制。还深入阐述了 agent loop 与训练解耦、暂停恢复协同、防 reward hacking 的安全对抗实践。作者认为这标志着智能体能力竞赛正在演变为基础设施竞赛。
读懂大模型｜别怕，大模型的本质就是一个函数
文章以 DeepSeek 开源的 V4-Flash-Vision-Exp 为例，深入浅出地讲解大模型的本质：一个做矩阵运算的超大函数。作者介绍了模型文件结构（权重分片、config.json、tokenizer.json），并详细解析输入输出处理流程，包括文本分词、BPE 算法、Embedding、MoE 混合专家架构、概率性输出与自回归生成机制。此外还逐项解读了核心参数，如词表大小、网络层数、注意力头数、YaRN 长上下文伸缩、视觉模块和 FP8/FP4 低精度量化等，帮助读者建立对大模型原理的整体认知。
The Math of RL: From Policy Gradients to PPO and GRPO
本文深入讲解强化学习的数学原理，重点推导策略梯度、REINFORCE、PPO 和 GRPO 等算法。作者首先介绍 RL 的基本流程（Agent、环境、奖励、策略），并通过数学推导得到策略梯度估计器。随后指出原始策略梯度存在的高方差和偏置问题，引入 REINFORCE 算法进行改进。文章还结合 RLHF 和 RLVR 在大语言模型训练中的应用背景，说明 RL 在 LLM 对齐及数学、编程能力提升中的重要作用，帮助读者理解现代 LLM 强化学习训练的底层机制。
GLM 5.3: Scaling with Post-training, Intuitively Explained
文章解析了 GLM-5.3 如何在不重新预训练的情况下，仅通过规模化后训练（RL）超越 GLM-5.2，印证了 Sutton 的苦涩教训。重点包括：一是面向真实专家工作的环境设计，用研究代理生成长时程任务，配合严格的验证器三重检查防止 reward hacking；二是沿用 GLM-5.2 的 MoE 架构（744B 总参、~40B 激活），采用 MLA 压缩 KV cache、DeepSeek 稀疏注意力降低长上下文成本、MTP 投机解码平均每次接受约 4.5 个 token，以及 IndexShare 在相邻层共享索引实现 2.9 倍 FLOPs 节省；三是 SAO 算法与 slime 基础设施，将低廉的 rollout 转化为稳定的大规模后训练。
智谱GLM-5.3-Flash发布：真正的智能平权
文章揭秘了海外爆火的匿名模型OX Alpha的真实身份——智谱发布的GLM-5.3-Flash。该模型是总参数320B、激活18B的MoE架构，GLM-5系列首个原生多模态模型，支持图像、视频和文本输入，上下文达100万。其能力逼近Opus 4.8，而价格极低（每百万Token输入0.8元、输出2.8元），比DeepSeek V4还便宜一半。作者通过自建1000条新闻评测集实测发现其在精选率和品味上优于MiMo 2.5 Pro和DeepSeek V4 Pro，前端代码能力也直逼顶级模型。此外，智谱用10万张国产卡扛下了匿名测试期的全部推理流量。作者决定将AIHOT网站模型全面切换至GLM-5.3-Flash。
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。
Agent Evaluation：难以被 AI 取代的职业方向及 Hugging Face 学习资料推荐
作者认为 Agent Evaluation 是少数仍需人力判断、未来难以被 AI 彻底取代的职业方向，并推荐了 Hugging Face 公开的 Training Agent 课程作为入门资料。课程共六节：1）Agentic Evaluations，讲解如何评估 Agent 及 benchmark 与真实体验的差异；2）Agent 强化学习的难点，包括环境搭建与 reward 设计；3）用 Agent 执行轨迹做 SFT 微调；4）将大模型能力蒸馏给小 Agent；5）SFT 后用 GRPO 继续 RL 训练；6）用 OpenEnv 搭建真实环境并训练 coding agent。视频公开在 YouTube，代码全部开源。
推理是训练的 12 倍，可一块卡生成时只跑出 5% 的算力
文章基于 YC Paper Club 播客，剖析 LLM 推理成本真相：按两年模型寿命摊算，推理总算力约为训练的 12 倍。decode 阶段 MFU 仅 5%，瓶颈在显存带宽而非算力。DeepSeek 通过 KV cache 保留 72 小时、radix attention、零开销调度等手段将缓存命中率做到 96%，实现 38 美元一卡时、80% 毛利。文章还讨论了 SSM 等被低估的模型结构、服务商质量参差（同一模型不同服务商差距超开源闭源差距）以及开源推理生态的规模，指出推理成本优化才是 LLM 竞争的胜负手。
