ロボット学習における一般化能力の向上には、いくつかのアプローチが考えられます。まず、自己教師あり学習の手法を用いることで、ロボットは多様なデータから有用な特徴を学習し、未知のタスクに対しても適応できる能力を高めることができます。特に、QueSTのような**潜在変数モデル（LVM）**を活用することで、データを圧縮した潜在空間にマッピングし、共有可能な表現を学習することが可能です。
次に、マルチタスク学習のアプローチも有効です。異なるタスクを同時に学習することで、ロボットは共通のスキルや知識を獲得し、これを新しいタスクに転用する能力を向上させることができます。さらに、少数ショット学習（few-shot learning）を取り入れることで、限られたデモンストレーションからでも迅速に新しいタスクを学習することが可能になります。
最後に、因果推論や構造的バイアスを取り入れたアーキテクチャ設計も重要です。QueSTのように、因果的なインダクティブバイアスを持つモデルは、行動データの因果関係を考慮し、より意味のある表現を学習することができます。これにより、ロボットは新しい環境やタスクに対しても柔軟に対応できるようになります。