BiLD損失の適用範囲は、他のタスクにも拡張可能です。特に、自然言語処理（NLP）以外の領域、例えば画像認識や音声認識など、ロジットの長尾分布が存在するタスクにおいても、BiLD損失の考え方を応用することができます。具体的には、教師モデルの出力ロジットの特性を分析し、重要な情報を抽出するためのロジット差分を計算する手法を他のドメインに適用することが考えられます。また、BiLD損失のフレームワークを利用して、異なるモデルアーキテクチャやデータセットに対しても、効果的な知識蒸留を実現するための新たな手法を開発することが可能です。これにより、さまざまなタスクにおいて、モデルの性能向上を図ることができるでしょう。