GravMAD 的核心思想確實可以應用於其他機器人學習任務，如導航或操作規劃，具體體現在以下幾個方面：
子目標驅動的策略：GravMAD 的子目標驅動方法可以被應用於導航任務中，將複雜的導航路徑分解為一系列可管理的子目標，從而提高導航的效率和精確度。
語言條件的行動擴展：在操作規劃中，GravMAD 的語言條件設計可以幫助機器人理解更複雜的操作指令，從而在多任務環境中進行更靈活的操作。
空間價值地圖的應用：GravMaps 的概念可以擴展到其他任務中，通過生成空間價值地圖來指導機器人在不同環境中的行動，這對於導航和操作規劃都是非常有用的。
強化學習的結合：將 GravMAD 的框架與強化學習相結合，可以使機器人在面對不確定性和變化的環境時，能夠更好地學習和適應。
多任務學習的潛力：GravMAD 的多任務學習能力可以應用於多種機器人任務的協同學習，從而提高整體系統的效率和靈活性。