QCRD方法具有良好的通用性，理論上可以應用於其他類型的知識蒸餾任務，包括視覺-語言模型的蒸餾。具體而言，以下幾點支持這一觀點：
跨模態知識蒸餾：QCRD方法的核心在於通過對比學習來提取正面和負面知識，這一原理同樣適用於視覺-語言模型。可以通過視覺特徵和文本特徵的對比來進行知識蒸餾。
多樣性和質量的考量：在視覺-語言模型中，正面和負面理由的生成同樣需要考慮多樣性和質量。QCRD方法中引入的自對抗策略和質量評估機制可以有效地應用於視覺-語言模型的蒸餾過程中。
擴展性：QCRD方法的框架可以靈活地擴展到其他任務中，只需根據具體的應用場景調整生成和評估的策略即可。