設計一個更加通用的壓縮模型以適用於更廣泛的下游應用，可以考慮以下幾個方面：
模塊化設計：將壓縮模型設計為模塊化結構，使其能夠根據不同的下游任務進行靈活調整。這樣的設計可以使模型在不同的應用場景中快速適應。
多樣化的特徵學習：在訓練過程中，使用多種數據集和任務來訓練模型，這樣可以促使模型學習到更通用的特徵表示，從而提高其在不同任務上的適應性。
自適應壓縮策略：根據輸入圖像的內容和下游任務的需求，自動調整壓縮策略。例如，對於需要高細節的任務，可以選擇較低的壓縮率，而對於不那麼重要的任務則可以使用較高的壓縮率。
跨域學習：探索跨域學習的方法，使模型能夠從不同類型的數據中學習，這樣可以提高其在多種應用中的性能。
持續學習：設計模型以支持持續學習，這樣可以在新數據和新任務出現時，快速適應並更新模型的參數。