本文提出的資訊量度框架可以在機器學習和統計推斷中提供新的見解和方法。首先，這一框架通過引入不同的損失函數，允許研究者根據具體的應用需求來定義資訊量度，這樣可以更靈活地適應各種問題。例如，在機器學習中，研究者可以根據模型的特性選擇合適的損失函數，從而更好地捕捉數據中的結構和模式。
其次，這一框架強調了不確定性減少的概念，這對於統計推斷尤為重要。在進行參數估計或假設檢驗時，研究者可以利用這一框架來量化不同知識狀態下的資訊量，從而更好地理解模型的預測能力和不確定性。此外，這一框架還可以幫助研究者在不同的知識層次之間進行比較，從而提供更深入的見解，幫助他們做出更明智的決策。