將QueST與大型多模態語言模型相結合，確實能夠進一步提升在新任務上的泛化能力，具體表現在以下幾個方面：
語言理解與動作生成的結合：大型多模態語言模型能夠理解自然語言指令，並將其轉化為相應的動作序列。通過將QueST與這些模型結合，機器人可以更好地理解人類的意圖，從而生成更符合期望的行動計劃。
跨模態知識轉移：大型多模態模型通常在多種數據源上進行訓練，這使得它們能夠學習到豐富的知識表示。將這些知識應用於QueST，可以幫助模型在面對新任務時，利用已有的知識進行快速適應和學習。
增強的上下文感知能力：結合語言模型後，QueST可以在生成動作時考慮到更豐富的上下文信息，包括任務描述、環境狀態等。這種上下文感知能力可以幫助模型在複雜的環境中做出更合理的決策。
自我調整與學習：大型多模態模型通常具備自我調整的能力，能夠根據反饋進行學習。將這一特性引入QueST，可以使模型在實際操作中不斷改進其技能表示，從而提高在新任務上的表現。
強化學習的應用：結合大型多模態語言模型的QueST可以利用強化學習技術，通過與環境的互動來進一步優化其行為策略，這樣可以在新任務中實現更高的成功率和效率。
總之，通過將QueST與大型多模態語言模型相結合，可以顯著提升其在新任務上的泛化能力，從而推動機器人學習的進一步發展。