你用 PPO 训练一个 20 维连续动作的机械臂抓取任务，仿真环境 200 Hz，每次 rollout 1000 步，8 个并行环境。训练中 policy 的 entropy 在 500 次迭代后从 1.5 掉到 0.1，reward 不再上升，KL 在 0.02-0.03 之间。你会先调哪个超参？请给出一个具体的调整顺序和每步的判断依据，并说明什么情况下你会放弃 PPO 改用 SAC/TD3。

面试官在考什么

考察对 PPO 中 entropy、KL、clip 三者作用的区分，以及根据样本效率和任务特性在 on-policy 与 off-policy 算法之间做选型判断。

策略梯度/PPO

回答框架 · 前两步

1. entropy 塌缩 + reward 停滞，先调 entropy coefficient（如 0.01→0.05）或降低学习率；KL 不大，说明不是更新过猛。
2. KL 0.02-0.03 说明策略更新幅度可控，不是 clip 问题，优先恢复探索。

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