TokenBinder的查詢指示器機制確實可以啟發其他跨模態學習模型設計新的特徵表示方式。查詢指示器作為一種動態的特徵表示方式，能夠有效地捕捉和綁定關鍵的查詢信息，這一理念可以被應用於其他跨模態任務中。
特徵壓縮：查詢指示器的使用可以幫助模型將大量的特徵信息壓縮成更小的單元，這一策略可以在其他跨模態學習模型中實現，以減少計算負擔並提高效率。
動態特徵更新：查詢指示器的動態更新機制可以啟發其他模型在特徵表示中引入類似的動態調整機制，這將有助於模型在不同上下文中自適應地調整其特徵表示。
多模態交互：查詢指示器的設計可以促進不同模態之間的交互，這一思路可以被應用於設計新的特徵表示方式，使得模型能夠更好地理解和融合來自不同模態的信息。
總之，TokenBinder的查詢指示器機制不僅提升了其自身的性能，還為其他跨模態學習模型的特徵表示設計提供了新的思路和靈感。