在推廣到更高維度的條件獨立性（CI）模型時，本文的方法可以透過擴展自抽附性（self-adhesivity）概念來實現。具體而言，對於高維度的CI模型，我們可以考慮在更大變數集上定義的CI框架，並利用自抽附性運算子來生成更緊湊的外部近似。這樣的推廣需要考慮到高維度下的計算複雜性，因為隨著變數數量的增加，CI陳述的數量會指數增長。
現有的計算方法，如基於SAT求解器的組合計算，仍然有效，因為這些方法在處理高維度問題時具有更好的記憶體和空間效率。透過這些計算工具，我們可以有效地探索高維度CI模型的結構，並利用自抽附性來推導出更強的有效性推論。因此，儘管面臨計算挑戰，本文的方法在高維度CI模型中仍然具有應用潛力。