「有益標籤」方法具有廣泛的應用潛力，可以擴展到其他機器學習任務，包括生成模型和強化學習等領域：
生成模型：在生成模型中，「有益標籤」可以用於自動標註生成的樣本，特別是在無監督學習或半監督學習的情境下。通過評估生成樣本對模型訓練的影響，可以自動選擇最具代表性的樣本進行標註，從而提高生成模型的質量。
強化學習：在強化學習中，「有益標籤」可以用於自動標註狀態或行動的價值，幫助代理更有效地學習。通過評估不同狀態或行動對最終獎勵的影響，代理可以更快地識別出有益的行動策略，從而加速學習過程。
多任務學習：在多任務學習中，「有益標籤」可以幫助自動標註不同任務的樣本，從而提高模型在多任務上的表現。這樣可以減少人工標註的需求，並提高整體的學習效率。
異常檢測：在異常檢測任務中，「有益標籤」可以用於自動標註潛在的異常樣本，幫助模型更快地識別出異常行為或模式，從而提高檢測的準確性。