是的，POEM系統可以應用於其他類型的機器學習模型，包括視覺-語言模型，而不僅限於大型語言模型。具體原因如下：
模型無關性：POEM系統的設計是模型無關的，這意味著它可以與任何支持多模態推理的模型集成，包括視覺-語言模型。這種靈活性使得POEM能夠適應不同的模型架構和任務需求。
多模態數據處理：POEM系統已經具備處理多模態數據的能力，這使得它能夠有效地分析和理解來自不同模態（如圖像、文本和音頻）的信息，從而支持視覺-語言模型的推理過程。
提示工程功能：POEM系統的提示工程功能可以針對不同類型的任務進行調整，這意味著用戶可以根據視覺-語言模型的特定需求來設計和優化提示，從而提高模型的性能。
可視化和評估工具：POEM系統提供的可視化和評估工具可以幫助用戶深入理解模型的推理過程，無論是針對大型語言模型還是視覺-語言模型，這些工具都能提供有價值的洞察。
用戶交互和反饋機制：POEM系統的用戶交互設計使得用戶能夠輕鬆地檢查和調整模型的輸出，這對於視覺-語言模型的應用同樣適用，幫助用戶在多模態任務中獲得更好的結果。