我们很高兴地宣布 Discourse AI，这是一个新插件，也是我们集成人工智能和 Discourse 的一站式解决方案，它能够启用新功能并增强现有功能。在此首次发布中，我们提供了 7 个不同的 Discourse AI 模块，以帮助社区经理、成员和版主处理从情感分析到自动校对和建议编辑的各种任务。请继续阅读，了解有关这些功能的更多详细信息以及我们路线图上的后续内容！
这是 @Falco 和团队令人印象深刻的工作成果。我非常期待看到这一切在实践中如何运作及其对社区管理的整体影响。
谢谢插件。我期待着从图像中提取文本的功能。
这些更新让人感觉像是拆开一份圣诞礼物。
（在撰写本文时）我们目前没有专门的社区经理，而像这样的工具使我们能够在没有专门职位的情况下继续扩展。
更不用说像作曲家助手这样的功能，它们极大地提升了用户体验。
太棒了！期待在商业版中加入 AI 功能 
我对此感到兴奋，并会尽快添加它。
有什么计划使用人工智能来检测人工智能帖子/评论垃圾信息吗？这在社区中（总体而言）是一个巨大的问题。
太棒了！但……为什么好东西总是那么贵 
我喜欢这个 
你好 Rosie，
是的，我们正计划探索这个领域。棘手的问题是我们只有少量示例可以输入 GPT-4，因为提示限制，满足令牌限制非常困难。不过，我们还有其他几种方法可以尝试，我们会进行探索并汇报。
即使经过很少的微调，GPT-4 在评估事物方面也做得不算太差：
您能尝试用包含长代码块或 syslog 输出的帖子来试试吗？这些内容总是被我们网站上的 akismet 标记为垃圾邮件。
当然，给我发几个链接。
如果 GPT-4 的成本可以接受，那么微调 GPT-3 不会有帮助吗？
也许可以，但微调模型会非常昂贵。有些人通过简单地使用嵌入（embeddings）就能获得非常好的结果，这可能是下一步要尝试的。
当我查看时，微调比我预期的便宜得多。这在很大程度上取决于您计划使用多少训练数据，但如果与您可以在单个 GPT-4 中容纳的大小进行比较，那就是几美分。
我还没有用到那个阶段，所以很可能我遗漏了什么，如果我错了，请纠正我。
培训可能非常非常昂贵。就我而言，对于我们的培训计算，仅 OpenAI 推荐的最低培训费用，我们就需要花费近 20 万美元来培训单个用例。
新用户是否仍然会对 TL1 限制感到困惑？
如果是这样，我认为人工智能可以对此提供一个很好的解决方案，让新用户可以做更多的事情，但人工智能会密切关注他们，如果人工智能不确定是否可以，则将其放入版主队列。
应您的要求：被 akismet 标记的非垃圾邮件 Ask Fedora 帖子：
我也很想知道情感分析是如何对这些进行分类的！
没问题，@Falco 今天对此进行了测试，看起来很有希望，即使是简单的提示也能取得意想不到的效果。垃圾邮件实在太垃圾了。
具体细节就交给 Falco 来分享了。
另一个有趣的、我们可能可以结合的方法是利用向量数据库。如果你发布了某条内容，而它的向量与其他 20 条垃圾邮件的向量非常接近……那么它很可能就是垃圾邮件。这种方法可以进行微调。
说实话，我觉得 Akismet 的未来并不光明。Matt 一定为此长远发展而感到焦虑。
