35 вопросов для собеседований по RL в 2026 году

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. atomlib 13 минут назад 35 вопросов для собеседований по RL в 2026 году 4 мин 155 Машинное обучение * Карьера в IT-индустрии Искусственный интеллект Алгоритмы * Учебный процесс в IT Дайджест Перевод Автор оригинала: Сююй Ли Уже который раз я наблюдаю одну и ту же картину: человек проходит в аспирантуру, но затем почти сразу же во время весенней волны найма устраивается на высокооплачиваемую должность в отрасли. Меня подобное натолкнуло на мысль сразу пойти работать в индустрию. Поэтому я поискал по Zhihu и прошёлся примерно по всем рассказам о собеседованиях, связанным с обучением с подкреплением (reinforcement learning), сопоставил их со свежими обсуждениями и собственными наблюдениями, а затем подготовил из этого выжимку на 35 самых интересных вопросов.

Считайте получившееся своего рода бенчмарком для собеседований по RL. Несколько замечаний:В списке нет жёсткого разделения между RL для LLM/БЯМ и агентным RL. В некоторых случаях ответ на один и тот же вопрос будет сильно зависеть от конкретной постановки задачи.

Технические детали

Почти каждый вопрос можно разворачивать гораздо глубже. Готовых эталонных ответов здесь нет. Если вы консультируетесь у БЯМ, не останавливайтесь на первом ответе; задавайте уточняющие вопросы и побольше ищите самостоятельно.

На современных позициях в RL всё чаще ждут понимания всего стека. Если вы занимаетесь алгоритмами, вас всё равно могут спрашивать про инфраструктуру, и наоборот. В списке нет вопросов про данные.

Их почти невозможно заучить, и они слишком сильно зависят от вашего реального опыта. Одного заучивания вопросов для собеседований недостаточно, глубокое понимание здесь гораздо важнее. АлгоритмыПочему используют схему Actor-Critic, а не чистый подход через Critic?

Отраслевые последствия

Как связаны KL-дивергенция (дивергенция Кульбака — Лейблера), кросс-энтропия (перекрёстная энтропия) и MLE (maximum likelihood estimation, оценка максимального правдоподобия)? Как проектировать награды в разных сценариях RL? Как в RL вписываются importance sampling, rejection sampling и другие методы Монте-Карло?

Как в PPO и GRPO считается advantage? Зачем вычитать baseline? Действительно ли нужна нормализация по стандартному отклонению?

Чем отличается эксплорация (exploration) при RL-обучении от эксплорации при масштабировании на этапе инференса? Как работает механизм clipping в PPO (Proximal Policy Optimization)? Зачем брать минимум целевой функции?

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.