CF-KANの原理は、他のタスクや分野においても同様の効果が期待できます。特に、非線形関数の学習能力や局所的なパラメータ更新の特性は、様々な機械学習タスクに応用可能です。例えば、画像認識や自然言語処理の分野では、KANのアーキテクチャを利用して、データのスパース性や複雑な相互作用を効果的にモデル化することができるでしょう。
また、時系列データの分析や異常検知のタスクにおいても、CF-KANの特性を活かすことができます。特に、データが時間とともに変化する場合、KANの局所的な更新能力が役立ち、過去の知識を保持しつつ新しい情報に適応することが可能です。したがって、CF-KANの原理は、推薦システムに限らず、広範な応用が期待できると言えます。