是的，SMLE框架可以擴展到處理涉及多個樣本的性質，例如公平性約束或全局單調性。這種擴展可以通過以下方式實現：
公平性約束：在訓練過程中，可以引入公平性約束作為額外的條件，確保模型在不同群體之間的預測結果不會存在顯著的偏差。這可以通過在損失函數中添加公平性指標來實現，從而在滿足預設的公平性標準的同時，保持模型的準確性。
全局單調性：全局單調性要求模型的輸出隨著輸入的增加而不減少。這可以通過在SMLE架構中引入額外的約束條件來實現，確保在所有可能的輸入範圍內，模型的輸出保持單調性。這樣的約束可以在投影過程中進行處理，從而保證模型的輸出符合全局單調性的要求。
多樣本處理：SMLE框架的設計使其能夠靈活地處理多樣本的情況。通過擴展模型的輸入和輸出結構，可以同時考慮多個樣本的特性，並在訓練過程中進行相應的調整，以滿足多樣本的約束條件。