要進一步提高RNAR在非順序算法任務上的性能，可以考慮以下幾個策略：
多樣化聚合器的選擇：除了LSTM，還可以探索其他類型的循環神經網絡（RNN）架構，如門控循環單元（GRU）或變種的RNN，這些可能在不同的任務上表現出更好的性能。這些聚合器可以根據特定任務的需求進行調整，以提高模型的靈活性和表現。
結合圖神經網絡（GNN）特性：雖然RNAR已經放棄了全局的置換不變性，但可以考慮在某些層次上結合GNN的特性，例如在某些特定的任務中使用局部的置換不變聚合器，這樣可以在保持模型靈活性的同時，利用GNN在結構性任務上的優勢。
增強訓練數據：通過生成更多的訓練樣本或使用數據增強技術，可以提高模型的泛化能力。特別是在非順序任務中，增加多樣化的訓練數據可以幫助模型學習到更廣泛的模式。
調整模型架構：可以考慮對RNAR的整體架構進行調整，例如增加層數或改變隱藏單元的數量，以提高模型的表達能力。此外，探索不同的激活函數和正則化技術也可能有助於提升性能。
引入外部知識：在某些非順序任務中，結合外部知識或先驗信息（例如，算法的特性或結構）可以幫助模型更好地理解任務，從而提高性能。