要進一步提升PiTe模型在視頻理解任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集的多樣性：擴展PiTe-143k數據集，增加更多類型的視頻和語言描述，特別是涵蓋不同場景、物體和動作的視頻，這樣可以幫助模型學習更廣泛的特徵和模式。
改進軌跡標註技術：優化自動標註管道，提升對小物體和快速移動物體的追蹤精度，這樣可以提高模型在複雜場景中的表現。
多模態融合技術：探索更先進的多模態融合技術，例如使用注意力機制來加強視頻和語言特徵之間的交互，這樣可以更好地捕捉時空關係。
增強模型架構：考慮引入更深層次的神經網絡架構或使用更強大的預訓練模型，這樣可以提升模型的表達能力和推理能力。
持續學習和自適應訓練：實施持續學習策略，使模型能夠隨著新數據的引入而不斷更新和改進，這樣可以保持模型的最新性和適應性。