Die Theorie hinter rDPO könnte auch auf andere Bereiche der maschinellen Lernforschung übertragen werden, insbesondere auf Probleme, bei denen das Training mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten erfolgt. Beispielsweise könnten robuste Verlustfunktionen in anderen Optimierungsalgorithmen oder Modellen eingesetzt werden, um mit Rauschen und Ungenauigkeiten in den Daten umzugehen. Darüber hinaus könnten die Konzepte der Robustheit und der Umgang mit noisy feedback in rDPO auf andere Anwendungen von Sprachmodellen oder generativen Modellen übertragen werden, um die Leistung und Zuverlässigkeit dieser Modelle zu verbessern. Die Erforschung und Anwendung dieser Prinzipien in verschiedenen Bereichen der maschinellen Lernforschung könnte zu robusten und effektiven Modellen führen, die besser auf reale Datenszenarien reagieren können.