為了進一步提高大型語言模型（LLM）在長序列任務中的規劃準確性，可以考慮幾種技術的引入。首先，強化學習（RL）可以用來優化LLM的行為策略，通過獎勵機制來引導模型學習更有效的行動序列。具體來說，可以設計一個基於環境反饋的強化學習框架，讓LLM在執行任務的過程中不斷調整其策略，以提高成功率。其次，結合多模態學習技術，讓LLM能夠同時處理來自不同感知通道的信息（如視覺和語言），這樣可以增強模型對環境的理解，從而提高規劃的準確性。此外，利用知識圖譜或外部知識庫來增強LLM的常識推理能力，能夠幫助模型在面對複雜任務時做出更合理的決策。最後，進行模型的微調和增量學習，根據具體任務的特點進行針對性訓練，也能顯著提升LLM在長序列任務中的表現。