要進一步提高橋接策略的泛化能力，使其能夠適應更複雜的新奇情況，可以考慮以下幾個方向：
多樣化的訓練環境：在訓練過程中引入多樣化的環境和任務，讓橋接策略在不同的情境下進行學習。這樣可以幫助模型學習到更廣泛的特徵和行為模式，從而提高其對新奇情況的適應能力。
增強學習的探索策略：改進探索策略，例如使用基於模型的探索方法，讓代理在遇到新奇情況時能夠更有效地探索環境。這可以通過引入內部獎勵機制來實現，鼓勵代理探索未曾見過的狀態。
結合元學習：將元學習技術應用於橋接策略的訓練，使其能夠快速適應新環境。元學習可以幫助模型在面對新任務時，利用過去的經驗進行快速調整，從而提高泛化能力。
使用更複雜的特徵選擇方法：在構建強化學習問題時，採用更複雜的特徵選擇方法，這樣可以更好地捕捉到與新奇情況相關的關鍵特徵，從而提高學習效率和泛化能力。
集成多個橋接策略：針對不同類型的新奇情況，訓練多個專門的橋接策略，並在遇到新奇情況時根據情境選擇合適的策略進行應對。這樣可以提高系統的靈活性和適應性。