是的，可以設計更複雜的因果計算圖來更好地捕捉任務中的因果機制。以下是一些可能的方向：
多層因果結構：目前的ICLM架構主要支持單層因果結構，未來可以考慮引入多層因果圖，這樣可以更好地表示複雜的因果關係和交互作用。
動態因果模型：設計能夠隨著時間變化的因果模型，這樣可以捕捉到隨著環境變化而變化的因果機制，從而提高模型的靈活性和適應性。
結合圖神經網絡：利用圖神經網絡（GNN）來建模因果關係，這樣可以更有效地捕捉變量之間的複雜交互，並在推理過程中考慮這些交互的影響。
因果推斷技術：引入更先進的因果推斷技術，如結構性因果模型（SCM）和do-calculus，這些技術可以幫助模型更準確地識別和推斷因果關係。
自適應因果圖：設計能夠根據數據自動調整的因果圖，這樣可以在不同的任務和數據分佈中靈活地捕捉因果機制。