要進一步提高RT 2H在跳躍閱讀重定位方面的準確性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據收集：擴大用戶樣本量，收集更多的注視數據，以便更全面地了解不同用戶的閱讀行為和注視模式。這樣可以更準確地建立個性化的注視誤差模型，從而提高重定位的準確性。
改進候選選擇算法：在目前的候選選擇算法中，除了使用注視軌跡和上下文信息外，還可以引入機器學習技術，訓練模型來預測最可能的重定位位置。這可以通過分析歷史數據來識別用戶的閱讀習慣和偏好。
多模態數據融合：結合其他感測器數據（如手勢識別或語音識別）來輔助判斷用戶的閱讀意圖。例如，當用戶用手指指向某個段落時，系統可以更快地識別出重定位的目標。
即時反饋機制：在用戶進行跳躍閱讀時，提供即時的視覺或聽覺反饋，幫助用戶確認系統的重定位結果是否正確。這樣可以促進用戶與系統之間的互動，進一步提高準確性。