「电影中那种很逼真的杀人镜头是如何拍摄的？」如果你在知乎抛出这个问题，收到的回答中可能会有这样的一条「其实吧，那些人都是死刑犯，反正都要执行死刑的，所以就拉来拍电影或电视剧了。」问「数学分析应该买哪套教材？」，会有人答「数学老师不喜欢我。
」抖机灵、讲故事，在知乎这个最大的中文问答社区很常见，但这引发的一个问题是，这样的回答是符合事实的吗？它会不会惹人烦？在最近的一次产品内测中，知乎把对一条回答中「有理由反对」的理由细化成了「事实错误」、「答非所问」、「煽动情绪」和「不解释」四种，所谓无用的、低质的回答到底都是哪些内容？知乎希望在算法层面更好地回答这个问题。
据知乎的反馈，内测期有50000名用户参与其中，通过用户选择判断和瓦力智能学习的结合，一共处理了超过20000条答非所问的回答。换句话说，用户的每次选择都是「瓦力」这个机器人学习的机会和过程。知乎把AI的作用聚焦在了社区规范上，这既包括一条回答是否涉及「答非所问」，还有社区中是否出现了让用户感到不适的言语「不友善」。
在2018GMIC的演讲中，知乎合伙人李大海用了两个具体的案例展示AI是如何在知乎被应用的，他将知乎视为一个中文语料库，「用户在知乎上累计提出了2300万个问题，并收获了接近1亿的回答。
」李大海表示，在问答爆炸的状态下，知乎的算法机器人「瓦力」获得了落地场景，在这里，瓦力的作用是帮助优化和执行社区规范。
