提案された適応的バッチ融合手法は、自己教師学習におけるバッチサイズとエージェントタスク設計の重要性を強調しています。この手法は、バッチ内のデータを効果的に統合し、モデルの学習能力を向上させることができます。この提案は、小さなバッチサイズでの自己教師学習の可能性を開拓し、既存のSOTA手法にも適用可能です。今後の研究では、この手法が自己教師学習コミュニティに新たな視点をもたらし、データ駆動型の自己教師学習研究を前進させる可能性があります。