除了視覺語言模型（VLM），還有其他幾種多模態模型可以應用於無人工干預的異常檢測任務：
視覺-聽覺模型：這類模型可以結合視覺信息和聲音信息，特別適合於需要同時考慮視覺和聽覺特徵的異常檢測任務，例如在監控系統中檢測異常行為。
視覺-文本模型：這類模型可以利用圖像和相關文本描述的結合，進行異常檢測。通過分析圖像中的物體及其描述，可以更好地理解異常的上下文。
多模態自監督學習模型：這些模型通過自監督學習的方式，從未標註的數據中學習多模態特徵，能夠在缺乏標註數據的情況下進行有效的異常檢測。
多通道神經網絡：這類網絡可以同時處理來自不同來源的數據（如圖像、視頻、文本等），並通過融合不同通道的信息來提高異常檢測的準確性。
強化學習模型：這些模型可以在動態環境中學習，通過與環境的互動來識別異常情況，特別適合於需要即時反應的異常檢測任務。