SODP的通用性相當高，因為其核心框架基於擴展的擴散模型和強化學習策略，這使得它能夠適應多種不同的任務和環境。具體來說：
自然語言處理（NLP）：SODP的結構可以被調整以處理序列生成任務，例如文本生成或對話系統。通過將行動空間定義為詞彙或句子結構，並利用預訓練的語言模型作為基礎，SODP可以在NLP任務中實現類似的效果。
計算機視覺：在計算機視覺領域，SODP可以應用於圖像生成、物體檢測或圖像分割等任務。通過將擴散模型與卷積神經網絡（CNN）結合，SODP能夠學習從低質量圖像中生成高質量的視覺輸出，並在特定任務上進行優化。
跨領域應用：SODP的靈活性使其能夠在多種應用場景中發揮作用，例如機器人控制、遊戲AI和自動駕駛等。這些領域都需要高效的策略學習和行為生成，SODP的設計理念可以輕鬆適應這些需求。
總之，SODP的設計使其具備了良好的通用性，能夠在多種不同的領域中發揮作用，並且隨著技術的進步，未來可能會有更多的應用場景被探索。