Air-meta-pFL在其他應用場景中的表現同樣具有潛力，特別是在需要個性化模型的情境中。以下是幾個可能的應用場景：
醫療健康：在醫療健康領域，Air-meta-pFL可以用於個性化診斷模型的訓練。不同患者的數據分佈可能存在顯著差異，通過Air-meta-pFL，可以在保護患者隱私的同時，利用分散的醫療數據進行模型的預訓練和微調。
金融服務：在金融服務中，Air-meta-pFL可以用於個性化信貸評估模型。不同用戶的財務行為和信用歷史各不相同，通過Air-meta-pFL，可以根據每個用戶的特定數據進行模型的微調，從而提高信貸評估的準確性。
智能家居：在智能家居應用中，Air-meta-pFL可以用於個性化的設備控制模型。不同家庭的使用習慣和環境條件各異，通過Air-meta-pFL，可以根據每個家庭的特定數據進行模型的微調，從而提高設備的智能化水平。
自動駕駛：在自動駕駛領域，Air-meta-pFL可以用於個性化的駕駛行為模型。不同駕駛者的駕駛風格和環境條件各不相同，通過Air-meta-pFL，可以根據每個駕駛者的特定數據進行模型的微調，從而提高自動駕駛系統的安全性和可靠性。