要進一步提高Opt2Skill在複雜環境和不確定性下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
增強域隨機化：在訓練過程中，進一步擴大域隨機化的範圍，包括隨機化環境的物理參數（如摩擦係數、重力、質量等）和觀察噪聲。這樣可以使模型在多樣化的環境中進行訓練，從而提高其對未知環境的適應能力。
多任務學習：通過設計多種不同的任務來訓練Opt2Skill，讓模型在多樣化的任務中學習共享的策略和技能。這樣可以促進模型的泛化能力，使其能夠在面對新任務時更快地適應。
模擬與真實世界的結合：在訓練過程中，增加模擬與真實世界的交互，通過在真實環境中進行少量的微調來提高模型的穩定性和可靠性。這種方法可以幫助模型更好地理解真實世界的動態特性。
強化學習與模仿學習的結合：進一步優化模仿學習的獎勵設計，並結合強化學習的探索能力，讓模型在學習過程中能夠更好地平衡探索與利用，從而提高在複雜環境中的表現。