TPL의 아이디어는 과제 식별 확률을 예측하기 위한 Likelihood Ratio를 기반으로 하고 있습니다. 이 아이디어는 다른 지속적 학습 설정에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 지속적 강화 학습(Continual Reinforcement Learning)에서도 TPL의 Likelihood Ratio 접근 방식을 활용하여 각 상태에서의 특정 작업을 식별하고 이에 따른 행동을 결정할 수 있습니다. 또한, 지속적 생성 모델 학습(Continual Generative Model Learning)에서도 TPL의 접근 방식을 활용하여 새로운 데이터 생성 작업을 식별하고 이에 맞는 생성 모델을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 지속적 학습 설정에서 TPL의 아이디어를 적용하여 효율적인 학습과 예측을 수행할 수 있습니다.