設計更強大的視覺-語言模型以提高 GravMAD 在複雜環境中的感知能力，可以考慮以下幾個策略：
多層次特徵提取：利用深度學習技術，設計多層次的特徵提取網絡，從低層次的圖像特徵到高層次的語義理解，逐步增強模型的感知能力。
強化學習與自監督學習結合：結合強化學習和自監督學習的方法，讓模型在無需大量標註數據的情況下，通過自我學習來提高對環境的理解和適應能力。
上下文感知機制：引入上下文感知機制，使模型能夠根據當前環境的具體情況調整其行為。這可以通過引入注意力機制來實現，讓模型專注於與當前任務最相關的特徵。
增強語言理解能力：通過訓練模型理解更複雜的語言結構和語義，增強其對自然語言指令的理解能力。這可以通過使用更大規模的語言數據集進行預訓練來實現。
模擬與真實環境的聯合訓練：在模擬環境中進行訓練，然後將學到的知識轉移到真實環境中，這樣可以提高模型在複雜環境中的適應能力和穩定性。