RADTの手法は、他のタスクにも適用可能であると考えられます。例えば、報酬の割引率を制御するタスクなど、さまざまな強化学習の応用においてRADTのアーキテクチャや提案された手法は有用である可能性があります。RADTのアーキテクチャは、リターンと他のモダリティとの関係を明示的にモデル化するため、さまざまなタスクにおいて柔軟性と効果的な制御を提供することが期待されます。そのため、報酬の割引率を制御するタスクなど、他のタスクにもRADTの手法を適用することで、パフォーマンスの向上や制御の精度を高めることができるでしょう。