HyperCloning的原理確實可以應用於其他類型的神經網絡模型，而不僅限於語言模型。以下是幾個應用的潛在領域：
計算機視覺模型：在圖像分類或物體檢測等任務中，HyperCloning可以用於將小型卷積神經網絡（CNN）擴展為大型CNN，從而提高模型的表現和準確性。
強化學習模型：在強化學習中，HyperCloning可以用於將小型策略網絡擴展為大型策略網絡，幫助模型在學習新策略時保留舊策略的知識。
生成對抗網絡（GAN）：在GAN的訓練中，HyperCloning可以用於擴展生成器和判別器的結構，從而提高生成樣本的質量和多樣性。
時間序列預測模型：在時間序列預測中，HyperCloning可以用於擴展小型遞歸神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM），以提高預測的準確性和穩定性。
多模態學習模型：在多模態學習中，HyperCloning可以用於擴展處理不同數據類型（如文本、圖像和音頻）的模型，從而提高模型的整體性能。
總之，HyperCloning的原理具有廣泛的適用性，可以在多種神經網絡架構中實現有效的模型擴展，從而提升各類任務的性能。