是的，RACC可以應用於其他需要利用外部知識的多模態任務，如視覺對話和視覺推理。以下是幾個應用的可能性：
視覺對話：在視覺對話任務中，RACC可以通過壓縮和聚合來整合多輪對話中的上下文信息，並利用外部知識源來增強模型對於對話內容的理解。這樣可以幫助模型在回答問題時考慮到之前的對話歷史和相關的背景知識。
視覺推理：在視覺推理任務中，RACC可以利用外部知識來支持推理過程，例如通過檢索相關的知識來幫助模型理解圖像中的邏輯關係或因果關係。這樣可以提高模型在複雜推理任務中的表現。
跨模態任務：RACC的架構設計使其能夠靈活地處理不同模態的信息，因此可以擴展到其他多模態任務，如圖像生成、視頻理解等，通過有效地整合外部知識來提升這些任務的性能。