要進一步擴展QueST的技能表示，以涵蓋更廣泛的動作類型和任務，可以考慮以下幾個方向：
擴大數據集的多樣性：通過收集來自不同環境和任務的數據，特別是那些具有挑戰性的和不常見的任務，可以幫助QueST學習到更豐富的技能表示。這可以包括不同的物體、操作方式和環境條件，從而增強模型的泛化能力。
增強技能代碼本的結構：目前的QueST使用的是有限的離散代碼本。可以考慮引入更高維度的代碼本，或使用層次化的代碼本結構，這樣可以更好地捕捉動作的變化和複雜性，從而表示更多樣化的技能。
引入多模態學習：結合視覺、觸覺和其他感知數據，讓QueST能夠學習到更全面的技能表示。例如，通過將視覺信息與動作序列結合，模型可以更好地理解在不同情境下的動作意圖。
自我監督學習：利用自我監督學習的方法，讓模型在無需標註數據的情況下，自行探索和學習新的技能。這可以通過生成對抗網絡（GAN）或變分自編碼器（VAE）等技術來實現。
跨任務學習：設計一個框架，使QueST能夠在學習一個任務的同時，利用其他任務的知識。這可以通過共享參數或使用元學習技術來實現，從而提高模型在新任務上的學習效率。