要進一步提高MambaDM在更複雜的強化學習任務中的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：根據實驗結果，MambaDM的性能在數據集大小增加時顯著提升。因此，收集更多樣化的強化學習數據集，特別是針對特定任務的數據，可以幫助模型學習到更豐富的特徵和策略。
改進模型架構：雖然MambaDM已經整合了全局和局部特徵，但可以進一步探索其他先進的神經網絡架構，例如引入自適應注意力機制或多頭注意力，以更靈活地捕捉不同層次的依賴關係。
強化學習算法的結合：將MambaDM與其他強化學習算法結合，例如策略梯度方法或演化策略，可能會進一步提升其在複雜任務中的表現。這樣的結合可以利用不同算法的優勢，增強模型的學習能力。
超參數調整：進行系統的超參數調整，特別是在層數、嵌入維度和上下文長度等方面，可能會顯著影響模型的性能。使用自動化的超參數優化技術，如貝葉斯優化，來尋找最佳的超參數配置。
多任務學習：考慮將MambaDM擴展到多任務學習框架中，讓模型同時學習多個相關任務，這樣可以促進知識的共享和遷移，從而提高在複雜任務中的表現。