設計一種更加通用的方法以同時考慮局部和全局相關性，可以考慮以下幾個方面：
模塊化設計：採用模塊化的設計理念，將全局和局部特徵提取的過程分開，並設計可重用的模塊。這樣的設計可以使得不同的模塊可以根據具體任務的需求進行組合和調整，而不必依賴於特定的結構。
動態特徵融合：引入動態特徵融合技術，根據輸入數據的特性自動調整全局和局部特徵的權重。這可以通過學習一個融合策略來實現，該策略根據當前的上下文信息決定如何加權不同的特徵。
自適應注意力機制：使用自適應注意力機制來捕捉全局和局部信息。這種機制可以根據當前的輸入自動調整注意力的範圍，從而靈活地捕捉不同層次的依賴關係。
跨模態學習：考慮將不同模態的數據（如圖像、文本和時間序列）結合起來進行學習，這樣可以促進全局和局部特徵的共同學習，從而提高模型的通用性。
基於圖的結構：利用圖神經網絡（GNN）來建模全局和局部關係。GNN能夠有效地捕捉複雜的結構關係，並且可以靈活地應用於不同的任務中。