要進一步提升VidAssist在視覺理解方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強視覺模型的準確性：使用更先進的視覺理解模型，如更深層的卷積神經網絡（CNN）或基於Transformer的架構，來提高對視頻內容的識別能力。這些模型可以更好地捕捉視頻中的時間和空間特徵，從而提高動作識別的準確性。
多模態學習：結合視覺信息與其他模態（如語音或文本）的信息，進行多模態學習。這樣可以利用不同數據源的互補性，增強模型對複雜場景的理解能力。例如，通過語音指令或文本描述來輔助視頻中的動作識別。
數據增強技術：在訓練過程中使用數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、顏色變換等，來增加訓練數據的多樣性。這可以幫助模型更好地泛化到未見過的場景和動作。
強化學習：引入強化學習的方法，讓模型在模擬環境中進行自我訓練，通過獎勵機制來優化視覺理解的策略。這樣可以使模型在實際應用中更具適應性和靈活性。
持續學習：實施持續學習策略，使模型能夠隨著時間的推移不斷更新和改進其視覺理解能力。這可以通過在線學習或增量學習的方式來實現，從而使模型能夠適應新的任務和環境。