任務表示轉移的問題確實存在於其他元強化學習（Meta Reinforcement Learning, MRL）框架中，特別是在那些依賴於上下文編碼器來學習任務表示的框架中。以下是一些解決這一問題的策略：
強化上下文編碼器的穩定性：在其他MRL框架中，可以通過引入穩定性約束來減少任務表示的變化。例如，使用Lipschitz連續性來限制上下文編碼器的變化，從而保持任務表示的穩定性。
多任務學習：在多任務學習的框架下，通過共享不同任務的表示來提高模型的泛化能力，從而減少任務表示轉移的影響。這可以通過設計共享的上下文編碼器來實現。
使用對比學習：在訓練過程中引入對比學習技術，通過最大化相似任務之間的相似性來強化任務表示的學習，從而減少任務表示的變化。
引入自適應更新策略：根據任務表示的變化量動態調整上下文編碼器的更新策略，當變化量過大時，減少更新頻率，反之則增加更新頻率。
基於回報的調整：根據策略的回報來調整任務表示的更新。當回報未達到預期時，算法可以自動減少任務表示的變化，反之則可以增加變化量，以探索更有效的表示。
這些策略可以幫助在其他元強化學習框架中有效解決任務表示轉移的問題，從而提高模型的性能和穩定性。