在ReActor模型中，可以通過以下幾種方式解決高維動作空間的挑戰：
使用分層策略：將高維動作空間分解為多個子空間，每個子空間負責不同的動作選擇。這樣可以減少每個子空間的維度，降低計算復雜度。
使用稀疏表示：將高維的動作空間表示為稀疏向量，只包含部分非零元素。這樣可以減少參數數量，提高訓練效率。
使用注意力機制：引入注意力機制，根據當前狀態的信息選擇需要關注的動作子空間，從而減少計算量。
引入先驗知識：根據問題的特點和先驗知識，設計合適的動作空間表示方法，使得動作空間的維度更低，更易于處理。
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