TPL은 과제 식별 확률을 예측하기 위한 새로운 방법으로 제안되었지만, CIL의 한계를 극복하기 위해 고려할 수 있는 다른 새로운 접근법으로는 메타 학습(Meta-Learning)이 있습니다. 메타 학습은 새로운 작업이 주어지면 이를 빠르게 학습하고 일반화하는 능력을 갖추는 학습 방법입니다. CIL에서는 각 새로운 과제를 메타 학습의 작업으로 간주하여 이전 작업에서 얻은 지식을 활용하여 새로운 작업을 효과적으로 학습할 수 있습니다. 또한, 지식 그래프를 활용하여 이전 작업과의 관계를 파악하고 이를 통해 새로운 작업에 대한 지식을 전이하는 방법도 고려할 수 있습니다.