為了進一步提升TokenBinder在複雜場景和行為理解方面的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集：通過擴展訓練數據集，特別是包含多樣化和複雜場景的數據，可以幫助模型學習到更豐富的特徵表示。引入更多的場景變化和行為樣本，能夠提高模型的泛化能力。
多層次特徵融合：在TokenBinder的框架中，可以進一步探索多層次特徵融合的策略，將不同層次的特徵進行更深度的交互和融合，以捕捉更細緻的行為和場景信息。
強化學習策略：引入強化學習方法來優化模型的決策過程，特別是在行為理解任務中，模型可以通過獎勵機制來學習如何更好地識別和理解複雜行為。
跨模態注意力機制：進一步改進跨模態注意力機制，使其能夠更靈活地捕捉文本和視頻之間的關聯，特別是在處理複雜場景時，這將有助於提高模型的準確性和效率。