在保證單調性能提升的同時最大化任務表示的信息量，可以採取以下策略：
優化上下文編碼器：通過最大化任務表示與任務之間的互信息（I(Z; M)），來確保任務表示能夠捕捉到足夠的任務信息。這可以通過設計合適的損失函數來實現，該損失函數專注於提高互信息的下界。
引入多樣性約束：在訓練過程中引入多樣性約束，確保學習到的任務表示不僅能夠捕捉到任務的關鍵特徵，還能夠涵蓋任務空間的多樣性。這可以通過在損失函數中添加多樣性懲罰項來實現。
使用增強學習技術：在策略更新過程中，使用增強學習技術來進一步提高任務表示的信息量。這可以通過引入探索策略來實現，促使模型在學習過程中探索更多的任務表示。
調整更新頻率：根據任務表示的變化量動態調整上下文編碼器的更新頻率。當任務表示的變化量較小時，可以增加更新頻率，以便更快地捕捉到新的信息；反之，則減少更新頻率，以保持穩定性。
基於回報的調整：根據策略的回報來調整任務表示的更新。當回報未達到預期時，算法可以自動減少任務表示的變化，反之則可以增加變化量，以探索更有效的表示。
通過這些策略，可以在保證單調性能提升的同時，最大化任務表示的信息量。