Die Idee des fehlergetriebenen Lernens, wie sie in SEED angewendet wird, könnte auch in anderen Bereichen der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt werden. Zum Beispiel könnte sie in der Bilderkennung eingesetzt werden, um Modelle zu verbessern, indem sie Fehler in der Klassifizierung von Bildern identifizieren und korrigieren. In der Sprachverarbeitung könnte das fehlergetriebene Lernen verwendet werden, um Sprachmodelle zu trainieren, indem Fehler in der Grammatik oder Semantik von Sätzen erkannt und behoben werden. In der Robotik könnte diese Idee genutzt werden, um autonome Systeme zu trainieren, indem Fehler in der Navigation oder Ausführung von Aufgaben analysiert und verbessert werden. Insgesamt könnte das fehlergetriebene Lernen in verschiedenen Bereichen der KI dazu beitragen, die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu steigern.