ReActor使用強化學習解決稀疏獎勵問題的方法主要有兩種：
使用深度強化學習算法：ReActor可以采用深度強化學習算法，如深度Q網絡（DQN）或者深度確定性策略梯度（DDPG）等，通過神經網絡來擬合值函數或者策略函數，從而實現對稀疏獎勵問題的學習和優化。
使用獎勵函數設計：ReActor可以通過設計合適的獎勵函數來解決稀疏獎勵問題，例如引入稀疏獎勵的輔助任務或者獎勵 shaping 等方法，來引導智能體更快地學習到正確的策略。
總的來說，ReActor在解決稀疏獎勵問題時可以結合深度強化學習算法和獎勵函數設計的方法，以提高學習效率和性能。
