除了等同偏好和顯式偏好，MTPL方法還可以利用以下幾種類型的人類反饋：
隱式偏好：這種反饋來自於人類對行為的自然反應，例如通過觀察人類的行為或情感反應來推斷他們的偏好。隱式偏好可以通過分析人類的行為模式來獲得，並用於指導強化學習過程。
示範學習：人類可以通過示範來提供反饋，這種反饋可以是直接的行為示範或是通過視頻、錄音等方式進行的。MTPL可以整合這些示範信息，幫助模型更好地理解任務。
模糊偏好：在某些情況下，人類的偏好可能不是明確的，而是模糊的。這種模糊偏好可以通過模糊邏輯或概率模型來表示，MTPL可以利用這些模糊信息來進行更靈活的學習。
反饋強度：人類對不同行為的反饋強度也可以作為一種反饋形式。例如，對某一行為的強烈贊同或反對可以用來指導模型的學習。MTPL可以通過將反饋強度納入考慮，來提高學習的精確性。
多樣化的反饋來源：來自不同人類教師的反饋可以提供多樣化的觀點，MTPL可以整合這些來自不同來源的反饋，以獲得更全面的學習效果。