為了進一步提高模型在處理新出現的有毒內容形式方面的性能，可以採取以下幾個策略。首先，持續更新和擴展訓練數據集是至關重要的。通過定期收集和標註新出現的有毒內容，模型能夠學習到最新的有毒行為和語言模式。此外，利用增強學習技術，讓模型在實際應用中不斷學習和適應新類型的有毒內容，將有助於提高其靈活性和準確性。
其次，設計一個多層次的分類系統，能夠根據不同的上下文和社會文化背景來識別有毒內容，將有助於提高模型的性能。這樣的系統可以結合用戶反饋和社群標準，進一步細化對有毒內容的識別。
最後，結合多種檢測技術，例如結合基於規則的檢測和機器學習模型，將有助於提高檢測的全面性和準確性。這樣的混合方法能夠更好地捕捉到有毒內容的多樣性，並提高模型的整體性能。