要擴展POEM系統以支持更多類型的多模態任務，如視頻理解和跨模態生成，可以考慮以下幾個方面：
多模態數據處理模塊：增強數據處理模塊以支持不同類型的多模態數據，例如視頻、音頻和文本。這可以通過集成更強大的數據預處理工具來實現，這些工具能夠從視頻中提取關鍵幀、音頻特徵和文本信息，並將其轉換為可供模型使用的格式。
擴展模型架構：引入支持視頻理解和跨模態生成的先進模型架構，例如結合卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的混合模型，或使用最新的視覺-語言模型（如CLIP或Gemini）。這些模型能夠更好地捕捉視頻中的時序信息和語言上下文。
增強提示工程功能：設計針對視頻理解和跨模態生成的專門提示模板，幫助用戶更有效地構建和優化提示。這可以包括針對特定任務的示例和指導原則，以便用戶能夠快速適應新的多模態任務。
用戶交互和反饋機制：增強用戶界面，提供更直觀的交互方式，讓用戶能夠輕鬆地檢查和調整視頻理解和跨模態生成的結果。這可以通過可視化工具來實現，幫助用戶理解模型的推理過程和結果。
跨模態評估指標：開發新的評估指標，以衡量模型在視頻理解和跨模態生成任務中的表現，這些指標應該能夠捕捉到不同模態之間的互動和協同效果。