在ReActor模型中，可以通过以下几种方式解决高维动作空间的挑战：
使用分层策略：将高维动作空间分解为多个子空间，每个子空间负责不同的动作选择。这样可以减少每个子空间的维度，降低计算复杂度。
使用稀疏表示：将高维的动作空间表示为稀疏向量，只包含部分非零元素。这样可以减少参数数量，提高训练效率。
使用注意力机制：引入注意力机制，根据当前状态的信息选择需要关注的动作子空间，从而减少计算量。
引入先验知识：根据问题的特点和先验知识，设计合适的动作空间表示方法，使得动作空间的维度更低，更易于处理。
