QueST以外の手法としては、行動クローン（Behavior Cloning）や強化学習（Reinforcement Learning）を基にしたアプローチが有望です。特に、行動クローンは、観察データから直接行動を学習するシンプルな手法ですが、データの多様性を考慮するために、ガウス混合モデル（GMM）やエネルギーベースモデルを用いることで、マルチモーダルな行動分布を効果的に扱うことができます。
また、トランスフォーマーを用いたアーキテクチャも注目されています。特に、行動の時間的相関を考慮したアクションチャンクトランスフォーマー（ACT）や、拡散ポリシー（Diffusion Policy）などは、複雑な行動をモデル化する能力に優れています。これらの手法は、QueSTのように潜在空間を利用し、行動の抽象化を行うことで、マルチタスクや少数ショット学習においても高いパフォーマンスを発揮します。
さらに、自己教師あり学習を用いたアプローチも有望です。特に、自己回帰モデルを用いて、行動の系列を予測することで、ロボットは新しいタスクに対しても迅速に適応できる能力を持つことが期待されます。