真的吗？甚至OpenAI也不声称可以做到这一点。
明智的决定，那只是作为一种可能的选项提出的。自那篇博文以来，已经出现了像GPT4-Turbo和Claude 3这样更好的模型，这些模型理论上可能预示着更好的性能。
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这并不是对这里整体方法的否定。
使用 LLM 来查找文本中可能表明其为垃圾邮件的特征是一个非常棒的目标，我 wholeheartedly 欢迎这项补充。
我唯一的问题是关于声称可以自动识别 AI 生成文本，这是一个非常困难的问题。
请注意区别：
- 使用 LLM 识别一般垃圾邮件 = 很棒，而且我可以看到这可能是可行的且非常有价值的
- 识别垃圾邮件是否由 AI 生成 - 无论是否使用 LLM，这都很困难。我认为目前的模型无法很好地做到这一点，而且阳性结果可能只是幻觉。
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我明白你的意思！是的，这是一个更细致的问题。事实上，在我最初的测试中，我试图同时设置这两者，但只关注垃圾邮件可能在这里会产生更好的结果。
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我们达成一致了。
我确实认为有一些人工智能的明显迹象——比如帖子的长度和过度使用异常华丽的语言……所以也许可以分析这些方面……帖子的长度对大型语言模型来说可能很难，“华丽”可能不那么难。当然，您可以使用确定性函数来标记帖子长度。
话又说回来，如果有人使用 ChatGPT 来改进他们的英语（作为第二语言），那么标记他们的帖子可能对社区的整体包容性没有帮助。
更进一步说，一般的机器学习技术可能很有用，但比将文本发送到大型语言模型并获取结果更复杂。
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