要進一步提高CMS-PRL在高維狀態空間中學習動態技能的能力，可以考慮以下幾個方向：
增強獎勵機制：可以進一步優化融合獎勵機制，將更多的內部獎勵信號納入考量，例如引入基於狀態變化的獎勵，鼓勵機器人探索更具挑戰性的動作。這樣可以促進機器人學習到更具多樣性和靈活性的技能。
多任務學習：通過設計多任務學習框架，讓CMS-PRL在多個任務上同時進行訓練，這樣可以促進技能的共享和轉移，從而提高在高維狀態空間中的學習效率。
自適應技能編碼：改進技能編碼方法，使其能夠根據當前環境的需求自適應地生成技能指令。這可以通過引入更複雜的神經網絡架構來實現，從而提高技能的表達能力。
強化探索策略：引入更先進的探索策略，例如基於模型的強化學習，讓機器人能夠在未知環境中進行更有效的探索，從而學習到更多的動態技能。
模仿學習：結合模仿學習的方法，利用專家示範數據來引導CMS-PRL的學習過程，這樣可以加速技能的學習並提高其在高維狀態空間中的表現。