是的，QueST可以利用其他形式的歸納偏差來增強技能抽象的能力，具體包括：
幾何不變性：在機器人學習中，幾何不變性可以幫助模型理解物體的形狀和相對位置，而不僅僅依賴於具體的視覺輸入。通過引入幾何不變性的概念，QueST可以學習到在不同視角和環境下仍然有效的技能表示，這對於處理複雜的操作任務尤為重要。
動態一致性：動態一致性指的是在時間序列中保持動作的連貫性和一致性。QueST可以通過設計模型架構，使其在生成動作序列時考慮到前後動作之間的關係，從而提高生成動作的自然性和有效性。這可以通過引入時間序列建模技術，如長短期記憶（LSTM）或門控循環單元（GRU）來實現。
結構化表示學習：通過引入結構化的表示學習方法，QueST可以學習到更高層次的技能抽象，這些抽象不僅僅是動作的序列，而是動作之間的關係和模式。這可以幫助模型在面對新任務時，快速適應並生成有效的行動計劃。
多任務學習：通過在多個相關任務上進行訓練，QueST可以學習到共享的技能表示，這些表示能夠在不同任務之間進行轉移。這種方法可以增強模型的泛化能力，使其在面對新任務時能夠更快地適應。