要進一步擴展VLMEvalKit以支持更多模態，如音頻和視頻，可以考慮以下幾個策略：
模組化設計：VLMEvalKit的設計理念已經強調了模組化，這使得新模態的集成變得更加簡單。開發者可以為音頻和視頻創建專門的數據處理模組，這些模組可以與現有的多模態生成接口進行無縫集成。
數據集的擴展：為了支持音頻和視頻的評估，VLMEvalKit需要引入相應的基準數據集。例如，可以整合音頻識別、音頻理解和視頻理解的基準，這些基準應該涵蓋多種任務和場景，以便全面評估模型的性能。
增強的推理能力：針對音頻和視頻的推理，VLMEvalKit可以實施多進程推理，利用多GPU分佈式計算來加速推理過程。這樣可以提高模型在處理大規模音頻和視頻數據時的效率。
跨模態評估：設計新的評估方法來測試模型在多模態環境中的表現，例如，音頻與視頻的結合使用，這將有助於評估模型在複雜場景中的理解和推理能力。
社區貢獻：鼓勵社區開發者參與到新模態的支持中，通過開源的方式，讓更多的研究者和開發者能夠貢獻他們的數據集和評估方法，從而豐富VLMEvalKit的功能。