AQLM的技術框架具有廣泛的適用性，可以應用於其他類型的深度學習模型壓縮，具體包括：
卷積神經網絡（CNN）：AQLM可以用於壓縮CNN模型，特別是在圖像處理和計算機視覺任務中，通過量化卷積層的權重來減少模型大小和計算需求。
循環神經網絡（RNN）：對於序列數據處理的RNN模型，AQLM可以幫助減少模型的內存佔用，從而使其更適合在邊緣設備上運行。
生成對抗網絡（GAN）：在GAN中，AQLM可以用於壓縮生成器和判別器的權重，從而提高生成模型的運行效率。
強化學習模型：在強化學習中，AQLM可以用於壓縮策略網絡和價值網絡，這樣可以在保持性能的同時減少計算資源的需求。
多模態模型：對於處理多種數據類型的模型（如文本、圖像和音頻），AQLM的多碼本量化技術可以有效地壓縮這些模型，從而提高其在實際應用中的可用性。
總之，AQLM的核心思想和技術可以靈活應用於各種深度學習模型的壓縮，從而實現更高效的計算和存儲。