Странный факт, но за год существования GPT моделей, их применение в обучении на 99% состоит из генерации контента. То есть это как-бы и обучение, но на самом деле ведь контент мы делаем "до".

А вот кейсов как GPT применяется именно "во время" - для проверки заданий, для генерации чего-то на лету под условия пользователей - штучно. Я бы сказал6 что могу буквально по пальцам пересчитать.

И если с "генерацией на лету" я могу понять - частые галлюцинации совсем не радуют полагаться на ИИ сложно, надежность по умолчанию не равна 100% никогда, то вот причин для такого малого числа других кейсов я не вижу. Ну разве что, то что стандартные SCORM курсы такое не умеют, а никто дальше конструкторов не выходит? Так?

А может быть я просто не туда смотрю? Встречали интересные решения, где ИИ был бы зашит именно в процесс?