要進一步擴展提示學習的理論分析，以涵蓋更複雜的神經網絡架構，可以考慮以下幾個方向：
多模態學習的整合：隨著多模態學習的興起，將不同類型的數據（如文本、圖像和音頻）結合在一起進行分析是未來的趨勢。可以針對多模態模型的提示學習進行理論分析，探討如何在不同模態之間進行特徵對齊和融合，並分析這些過程對模型性能的影響。
深度網絡的層次結構：複雜的神經網絡通常具有多層結構，這意味著不同層次的特徵學習可能會影響提示的有效性。可以研究不同層次的提示如何影響特徵的學習動態，並建立一個層次化的提示學習框架，從而更好地理解各層之間的相互作用。
自適應提示生成：隨著神經網絡架構的複雜性增加，固定的提示可能無法適應所有情況。可以探索自適應提示生成的方法，根據當前的學習狀態和數據特徵動態調整提示，並對這些自適應策略進行理論分析，以確保其有效性和穩定性。
正則化技術的應用：在複雜的神經網絡中，過擬合是一個常見問題。可以研究如何將正則化技術（如Dropout、Batch Normalization等）與提示學習結合，並分析這些技術對提示學習的影響，從而提高模型的泛化能力。