是的，MLTR可以應用於其他信息檢索任務，如問答系統和推薦系統。以下是幾個應用的可能性：
問答系統：在問答系統中，MLTR可以用來根據用戶的查詢快速適應並排名相關的答案或文檔。由於問答系統通常面臨稀疏標籤的挑戰，MLTR的快速學習能力可以幫助系統在面對新問題時迅速調整。
推薦系統：在推薦系統中，MLTR可以用來根據用戶的歷史行為和偏好，快速生成個性化的推薦列表。通過利用少量的用戶交互數據，MLTR能夠為每個用戶生成特定的推薦模型，從而提高推薦的準確性和相關性。
信息檢索：在信息檢索任務中，MLTR可以幫助系統根據查詢的特徵快速適應不同的文檔集，特別是在面對新類型的查詢時。這種靈活性使得MLTR在各種信息檢索場景中都具有廣泛的應用潛力。