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就在昨天,OpenAI最强新功能解禁,代码解释器(Code interpreter)测试版正式向所有Plus用户开放,这是当下你能体验到的最强AI工具应用。
不少网友在体验过后都感慨,它的功能真的太太太太太惊艳了!
它可以轻松编写代码,但在长时间体验过后,我发现它的功能作用还远不止如此!它可以充当一个超级数据分析师,又能快速生成精美的可视化图表,甚至还有着把文字、Gif表情包生成MP4格式视频的功能
如果你现在都还没体验过,那就真的落伍了!
海外网友为它专门整理了一份使用指南,发布才不久,就获得了百万浏览阅读量
这种好东西,咱怎能不好好学习观摩观摩呢?
我们为你总结了当下代码解释器的一些惊艳应用,觉得有用的请点一下好看~
首先,要使用这个功能,你必须是GPT Plus会员,然后点击页面下方Settings按钮,在Beta features中打开Code interpreter的开关。
之后便能在GPT中选择使用了。
这个模型目前支持将文件直接上传到对话框中,支持图片、PDF等格式,并可以下载输出结果(目前支持上传最大100MB文件,包括压缩形式)
那么它有哪些应用案例呢?就让我们来看看吧
1 从图片中提取文字
可以说这是当下最精准的OCR识别了,如果有一些错误,AI会结合上下文语境,帮助你修改其错误。
2 制作可视化图表
比如我尝试AI帮助我绘制了这样一张记忆曲线的模拟图表,你也可以尝试把本地的数据投喂给它,让其进行分析,然后生成自己需要的图表内容,可以节省过去非常多的工作量。
或者你可以像OpenAI联合创始人Greg Brockman演示的那样
提示语:你能在平面上绘制出10000个随机点,每个维度都来自正态分布吗?
3 除去生成绘制图表外
你还可以让它生成矩阵雨般的GIF图
有人尝试让其创建美国每个灯塔位置的Gif图
4 自动抠图,只需一行提示语
让AI帮助你把物体识别抠出来
5 把图片转化为视频
比如,要求将这个食物图片从左到右制作成动画
最终生成效果相当Nice,不过使用场景相比Runway的Gen-2要少很多,但是但可以思考,如果能先让Midjourney生成输出图片,再让代码解释器将其转化为视频,效果会怎么样?
外国老哥尝试过,上传一个GIF,然后让其生成一段5秒的视频,并做一定的特效处理。
至于生成的技术原理,上图ChatGPT自己的回答已经很清楚了,是调用到了Python的图像处理能力
6 代码解释器可以充当一个强大的数据分析师
比如有网友用代码解析器分析newsletter订阅用户数据的过程
首先是用户的订阅渠道
然后是用户的邮箱类型
更进一步,还可以分析最近一个月订阅用户增长的趋势
要知道,这样的数据分析和图表制作,都没用到复杂的软件工具,而是只需提示语就可以完成
有外国老哥,还尝试着上传自己的Spotify播放列表,让代码解释器分析了自己的音乐品味,是不是感觉AI比自己还要懂你呢?
甚至你可以让其用蒙特卡罗、ARIMA、PCA、随机森林等数据分析方法进行分析
这里也分享一个网站,Kaggle,是世界上最大的数据科学社区,拥有强大的工具和资源,你或许能在此网站获得你想要的关键数据,然后让代码解释器帮你分析和总结
7 生成二维码
8 分析房地产数据
9 下载并分析比特币数据集
这意味着处理金融数据并不在话下,完全可以接入股票系统,帮助分析师做AI投顾助手
10 将PDF文件合并为图片显示
11 视觉创意
请向我展示一些你可以用 Code Interpreter 做的最具创意,充满未知复杂性,数学艺术之美的东西。
它是这个世界上从未见过的,而不仅仅是现有工作的变体。比如:Chaos Game,Cellular automata 或 Fractal,虽然很有创意,但却已存在。
在经过反复的调整后,ChatGPT为我生成的图片结果
代码解释器Code Interpreter的原理是什么呢?
实际这个模型内置了一个Python 解释器,可以运行 Python 代码。它可以调用诸多 Python 生态库。比如:Matplotlib可以生成各种图表,qrocde可以生成二维码,PIL可以编辑图片,Graphviz可以生成流程图等
也正因为是编写Python代码的形式,所以它可以规避LLM在数学和语言方面天然的弱点,咱知道LLM生成结果时,可能会出现一本正经胡说八道的情况,而Python在运行时,如果发生错误的情况,就会保持“诚实”,给予报错,再调整和修改就好,这意味着ChatGPT可以处理非常复杂的数学问题和更准确运行指令了
模型也变得更为通用,因为大量问题都可以通过代码解决,而GPT-4对代码的使用,可以说是炉火纯青,它非常清楚什么时候该使用代码解释器,比如我们可以要求他证明地球是圆的
有了代码解释器,即使是完全不会编程的人,也能撰写出自己的程序,之前用LLM的方式生成代码,还需要自己去调试,需要有一定编程基础,但现在代码解释器可以自动纠正自己的错误
总结和感受
以上不少图片案例来自推特网友的展示,我自己也尝试在代码解释器里进行复刻,但往往很难一次就能获取正确结果,当下代码解释器功能还没有那么稳定和完善,在运行过程里,你也需要不断帮助代码解释器进行纠错,并在它失败的时候,给出调整建议。
ChatGPT原有对话能力在与代码能力结合后,有效扩展了使用场景和功能能力,展现出一定多模态输入和输出的前景。
目前代码解释器的对话有一定时效性,在一段时间没有使用后,就需要重新开启对话框,因此在获取输出结果后,请及时对文件进行下载。
目前代码解释器还不能处理过于复杂的任务,因为给予一个对话框的临时内存有限,如果任务过于复杂,就会出现爆内存,导致任务失败的情况。
之前如果仅仅是与ChatGPT对话,有一定提示语基础跟纯新手小白,已经有非常大的差别差异,而现在ChatGPT功能在越发完善和强大后,学习门槛也相应提高了不少,也越发有了系统化学习AI提示语的必要。
未来ChatGPT会颠覆越来越多人的岗位,如果不希望自己被淘汰,最好是快点学习起来,掌握AI的运用技巧。
不知道怎么使用的朋友也不用着急,我们的[AI提示语]网站目前已经支持2914种不同场景的AI提示语,且支持网页、小程序、手机APP等应用。
后续我们的也会支持绘画模型、数字人模型等应用,并逐步开放各种插件功能。
如果你觉得这篇文章对你有用,请为我们点个再看吧~
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