要進一步提升TrackSSM在複雜運動場景下的建模能力，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集的多樣性：擴展訓練數據集，包含更多不同類型的運動場景和物體行為，以提高模型的泛化能力。特別是在舞蹈和體育場景中，增加不同的動作和環境變化可以幫助模型學習更複雜的運動模式。
改進流解碼器的結構：可以探索更深層次的流解碼器結構，或引入不同的解碼策略，例如使用注意力機制來加強對關鍵時間步的關注，從而提高對非線性運動的預測精度。
多模態融合：將TrackSSM與其他感知模態（如聲音或環境信息）結合，利用多模態數據來增強模型的上下文理解能力，這對於複雜場景中的物體追蹤尤為重要。
自適應學習策略：引入自適應學習率或動態調整的訓練策略，根據模型在特定場景中的表現自動調整訓練參數，以提高模型在不同運動模式下的適應性。
強化學習方法：考慮將強化學習方法應用於TrackSSM的訓練過程中，通過獎勵機制來引導模型學習更有效的運動預測策略，特別是在面對不確定性和變化的環境時。