AM-LoRA的設計思路確實可以應用於其他類型的持續學習問題，如電腦視覺和強化學習，具體體現在以下幾個方面：
知識混合機制：AM-LoRA中的注意力機制可以被應用於電腦視覺任務中，通過動態選擇和整合不同任務的特徵來提高模型的表現。例如，在圖像分類或物體檢測中，可以根據當前任務的需求，選擇性地使用不同的特徵提取器。
稀疏性約束：在電腦視覺中，通過引入稀疏性約束，可以促使模型在學習新任務時，專注於最相關的特徵，從而減少不必要的計算和過擬合的風險。
強化學習中的策略調整：在強化學習中，AM-LoRA的設計思路可以用於動態調整策略，根據不同環境的變化，選擇最合適的策略進行學習，從而提高學習效率和效果。
多任務學習的應用：AM-LoRA的多任務學習框架可以直接應用於電腦視覺和強化學習中，通過同時學習多個相關任務，促進知識的共享和轉移，從而提高模型的泛化能力。
總之，AM-LoRA的設計思路具有廣泛的應用潛力，可以為其他持續學習問題提供新的解決方案。