除了視覺上下文窗口擴展和漸進式池化，還有其他幾種方法可以用來解決長視頻理解的挑戰：
視覺信息壓縮技術：使用視覺信息壓縮技術，如卷積神經網絡（CNN）進行特徵提取，將視頻幀的高維特徵壓縮為低維表示，這樣可以減少計算量並保留關鍵信息。
時間序列建模：引入時間序列建模技術，如長短期記憶網絡（LSTM）或門控循環單元（GRU），這些模型能夠有效捕捉視頻中時間上的依賴性，從而提高長視頻的理解能力。
多模態融合：通過多模態融合技術，將視頻數據與其他模態（如音頻、文本）結合，這樣可以提供更豐富的上下文信息，幫助模型更好地理解長視頻的內容。
自適應取樣策略：實施自適應取樣策略，根據視頻的內容動態選擇幀進行處理，這樣可以減少不必要的計算，並專注於視頻中最重要的部分。
強化學習和元學習：利用強化學習和元學習的方法，讓模型在不同的視頻理解任務中學習如何快速適應，這樣可以提高模型在長視頻理解上的靈活性和準確性。