EILeV的訓練範式可以通過幾個關鍵步驟擴展到更廣泛的視覺語言任務和領域。首先，應用EILeV的三個核心數據分佈特性——突發分佈、偏斜邊際分佈和動態含義——到其他多模態數據集上，例如圖像和文本的結合。這可以通過選擇具有相似特性的大型數據集來實現，這些數據集應該包含豐富的標註信息，以便進行有效的情境學習。
其次，針對特定任務的需求，調整訓練過程中的上下文示例選擇。例如，在圖像描述生成任務中，可以根據圖像的內容和上下文來選擇相關的描述示例，從而提高模型的適應性和生成質量。此外，通過引入更多的多樣性和複雜性，例如不同的語言風格或描述方式，可以進一步增強模型的泛化能力。
最後，進行系統的實驗和評估，以確保擴展後的模型在新任務上的性能。這包括使用不同的評估指標來測量模型在新任務上的情境學習能力和生成質量，並根據結果進行必要的調整和優化。