要進一步提高 GravMAD 在實際機器人上的效率和精確度，可以考慮以下幾個方面：
增強數據集的多樣性：通過擴展訓練數據集，涵蓋更多的場景變化和任務類型，可以提高模型的泛化能力。這包括在不同的環境條件下收集數據，例如不同的光照、物體擺放和背景雜訊。
改進提示工程：GravMAD 的性能在很大程度上依賴於提示的設計。通過優化提示的結構和內容，可以提高視覺-語言模型的理解能力，從而更準確地生成子目標和行動計劃。
實時反饋機制：在實際操作中引入實時反饋機制，讓機器人能夠根據當前環境狀況動態調整其行動策略。這可以通過增強學習技術來實現，使機器人能夠在執行任務時學習和適應。
多模態融合：結合不同的感知模態（如視覺、觸覺和聽覺）來增強機器人的環境感知能力。這樣可以提高對複雜場景的理解，從而提高操作的精確度。
優化動作擬合算法：改進動作擬合算法，特別是在高精度任務中，能夠更好地處理小的位移和旋轉，從而提高機器人執行任務的成功率。