數據增強：通過引入更多的數據樣本和數據變換技術，可以提高模型在復雜環境下的魯棒性。可以嘗試使用圖像旋轉、縮放、平移等技術來增加數據的多樣性。
多任務學習：在訓練ReActor模型時，可以同時學習多個相關任務，以提高模型在不同環境下的適應能力。通過共享部分網絡結構，可以減少參數數量，并提高模型的泛化能力。
強化學習：使用強化學習方法訓練ReActor模型，可以使其在復雜環境下更好地適應不確定性和變化。通過獎勵設計和策略優化，可以讓模型更快地適應新的環境。
多模態輸入：考慮在ReActor模型中引入多模態輸入，如圖像和語音等，以幫助模型更好地理解復雜環境下的信息，并提高模型的魯棒性。
對抗訓練：通過引入對抗性訓練的方法，可以讓模型在面對不同環境下的對抗攻擊時表現更好。通過訓練對抗性樣本，可以提高模型的魯棒性和泛化能力。
