是的，SMLE架構可以通過使用Transformer或圖神經網絡來處理可變輸入大小的情況。這種擴展可以帶來以下幾個優勢：
Transformer的應用：Transformer架構以其自注意力機制而聞名，能夠有效處理可變長度的序列數據。將Transformer集成到SMLE架構中，可以使模型在處理變長輸入時，仍然保持高效的性能，並能夠捕捉長距離的依賴關係。
圖神經網絡的應用：圖神經網絡（GNN）專門設計用於處理圖結構數據，能夠靈活地處理不同大小的輸入。通過將GNN與SMLE架構結合，可以有效地處理涉及複雜結構的數據，如社交網絡或分子結構，並在此基礎上進行安全性驗證。
可擴展性和靈活性：這些現代神經網絡架構的引入，將使SMLE框架在面對多樣化的數據類型和結構時，具備更強的可擴展性和靈活性，從而能夠適應更廣泛的應用場景。這不僅提高了模型的表現，還能在滿足安全性和魯棒性要求的同時，保持高效的計算性能。