下列不属于强化学习难点的是:()A. 样本量过多B. 状态信息误差大C. 模型限制D. 状态和行为维度高

步骤 1：理解强化学习难点
强化学习的难点主要包括样本量不足、状态信息误差大、模型限制以及状态和行为维度高等问题。这些问题都可能影响强化学习算法的性能和效率。
步骤 2：分析选项
A. 样本量过多：强化学习通常面临的是样本量不足的问题，而不是过多。过多的样本量反而可能带来存储和计算上的负担，但不是强化学习的主要难点。
B. 状态信息误差大：状态信息误差大是强化学习的一个难点，因为这会影响学习过程中的决策质量。
C. 模型限制：模型限制也是强化学习的一个难点，因为模型的复杂性和表达能力可能限制了学习效果。
D. 状态和行为维度高：状态和行为维度高是强化学习的另一个难点，因为这会增加学习的复杂度和计算量。
步骤 3：确定不属于强化学习难点的选项
根据上述分析，选项A（样本量过多）不属于强化学习的难点。