CURATE框架的設計理念和方法論可以擴展到其他類型的機器學習任務，包括強化學習和聯邦學習：
強化學習：在強化學習中，CURATE可以用於保護智能體的隱私，特別是在涉及敏感數據的環境中。通過在策略更新過程中引入差分隱私，CURATE可以確保智能體在學習過程中不會洩漏用戶的私密信息。此外，CURATE的自適應隱私預算分配可以幫助智能體在探索和利用之間取得平衡，從而提高學習效率。
聯邦學習：在聯邦學習中，CURATE可以用於保護各個客戶端的數據隱私。通過在每個客戶端的模型更新中引入CURATE的隱私預算分配機制，可以確保在全局模型的訓練過程中不會洩漏任何單個客戶端的數據。此外，CURATE的框架可以幫助在多個客戶端之間進行有效的隱私預算管理，從而提高整體模型的效用。