要進一步提高QCRD方法生成的負面理由的質量和多樣性，可以考慮以下幾個策略：
多樣化的溫度採樣策略：在生成負面理由時，調整採樣的溫度參數可以影響生成內容的多樣性。使用不同的溫度值進行多次採樣，並選擇最具代表性的負面理由，這樣可以增加生成理由的多樣性。
增強自對抗訓練：在自對抗訓練過程中，可以引入更多的隨機性，例如隨機選擇不同的模型迭代版本來生成負面理由，這樣可以促使模型探索更多的錯誤推理路徑，從而提高負面理由的質量。
引入外部知識庫：結合外部知識庫或語料庫，通過查詢相關的負面示例來豐富生成的負面理由。這樣可以幫助模型學習到更多的錯誤推理模式，進一步提高生成理由的質量。
使用多任務學習：在訓練過程中，除了生成負面理由外，還可以設計其他相關任務（如錯誤分類任務），以促進模型對負面理由的理解和生成能力。