要進一步提升Gated Slot Attention (GSA) 在長序列任務和需要精確局部記憶的任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強記憶機制：GSA目前的設計雖然引入了門控機制以改善記憶的選擇性和遺忘能力，但在處理長序列時，仍然可能面臨記憶容量不足的挑戰。可以考慮引入更複雜的記憶管理策略，例如使用多層記憶結構，或是結合外部記憶模塊來擴展模型的記憶能力。
結合YOCO方法：YOCO（You Only Compute Once）是一種旨在提高計算效率的技術，通過減少重複計算來加速模型推理。將GSA與YOCO結合使用，可以在保持GSA的優勢的同時，進一步提升推理速度和效率。這樣的結合可以使GSA在長序列任務中更具競爭力，特別是在需要快速響應的應用場景中。
調整超參數：對於GSA的超參數進行細緻的調整，例如門控值的範圍、記憶槽的數量等，可能會對模型的性能產生顯著影響。通過系統性的超參數優化，可以找到最佳的配置以適應特定的任務需求。
多模態融合：在某些任務中，結合其他模態的信息（如圖像、音頻等）可能會提升模型的表現。GSA可以與多模態學習框架結合，利用不同模態的互補信息來增強模型的理解和記憶能力。