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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。
推荐使用ChatGPT中文版，国内可直接访问：https://ai.gpt86.top
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～
