要進一步提高DiffCP在高精度任務中的感知性能，可以考慮以下幾個策略：
增強語義向量的表達能力：透過改進語義提取器（Semantic Extractor, SE）的架構，增加其深度和寬度，以便能夠捕捉更豐富的特徵信息。這可以通過使用更複雜的神經網絡結構，如卷積神經網絡（CNN）或更深的多層感知器（MLP），來實現。
多階段重建過程：在重建過程中引入多階段的推理機制，逐步融合來自協作代理的感知信息。這樣可以在每個階段進行細化，從而提高最終的重建精度。
自適應的數據傳輸策略：根據任務的需求動態調整語義向量的長度和傳輸頻率。在高精度任務中，可以選擇更長的語義向量以提高信息的完整性，並在必要時增加傳輸頻率。
引入額外的上下文信息：在重建過程中，除了幾何和語義條件外，還可以考慮引入其他上下文信息，如環境特徵或時間序列數據，以增強模型的感知能力。
強化學習的應用：利用強化學習技術來優化DiffCP的參數選擇和重建策略，通過不斷的試錯過程來提高模型在特定任務中的表現。