設計一個更加通用的多模態理解和生成框架，可以考慮以下幾個方面：
模塊化架構：採用模塊化設計，將不同的理解和生成任務分解為獨立的模塊，這樣可以根據具體的用戶請求類型靈活組合和調整模塊，從而支持更廣泛的請求。
多任務學習：通過多任務學習的方式，同時訓練模型在多種任務上的表現，例如文本生成、圖像理解和視頻檢索，這樣模型可以在不同任務之間共享知識，提高其通用性。
增強數據集：構建一個包含多種用戶請求類型的增強數據集，這些請求應該涵蓋不同的場景和上下文，幫助模型學習如何處理各種請求。
跨模態對話策略：設計跨模態的對話策略，使模型能夠根據用戶的請求自動選擇最合適的模態進行回應，這樣可以提高用戶交互的靈活性和自然性。