MMCL的設計原理和方法論不僅限於推薦系統，還可以應用於其他機器學習任務，特別是那些涉及對比學習和樣本不平衡的場景。例如，在圖像識別任務中，MMCL可以用來處理類別不平衡的問題，通過引入多個邊際和權重來強調難以識別的類別，從而提高模型的整體性能。
此外，在自然語言處理（NLP）任務中，MMCL可以用於文本分類或情感分析，通過對不同類別的樣本賦予不同的權重，來強化模型對於少數類別的學習能力。這樣的應用可以幫助模型更好地捕捉到文本中的細微差異，從而提高分類的準確性。
總之，MMCL的靈活性和可擴展性使其在多種機器學習任務中都具有潛在的應用價值，特別是在需要有效利用負樣本和處理樣本不平衡的情況下。