{文章来源:浮之静公众号,文章摘要:作者介绍了ChatGPT模式新功能Code Interpreter(代码解释器)。该功能内置Python解释器,可以执行上传的代码实现数据分析与可视化等功能。作者详细解释了代码解释器的工作原理,并提供了使用prompt指南与示例。作者指出,尽管代码解释器功能强大,但它的返回结果可能并不完全符合预期,需要用户进一步探索。}
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{文章总结:
第一,作者指出ChatGPT新功能Code Interpreter具备Python解释器,可以执行代码进行数据分析、可视化等操作。作者详述了代码解释器的具体功能与限制,如会话超时与需要重新启动。
第二,作者解释了代码解释器的工作原理。它内置Python解释器与相关库,可以生成二维码、绘图等。作者列举了Matplotlib等库支持的多种图表类型与用途。这使代码解释器具备基本的数据分析和展示功能。
第三,作者提供了使用prompt指南。作者指出可以指定聊天角色与行动来帮助ChatGPT理解用户意图。作者举例了图片处理、PDF处理、数据分析与可视化等prompt。这为用户提供了上手代码解释器的指导。
第四,作者提醒用户,尽管代码解释器功能强大,但其返回结果不一定完全符合预期。这是因为ChatGPT本身的局限,以及环境因素的影响。作者鼓励用户在使用过程中继续探索,切换思路,这有助于发现更多功能与缺陷。这需要用户具备算法思维与创造力。
最后,作者总结道,虽然代码解释器在创新上表现强大,但作为人工智能系统,它仍然面临复杂性与不确定性。它的行为也需要在运行过程中自我修正。用户需要谨记其局限,在探索中不断提高对其行为与原理的理解。
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{我的看法:作者在这篇文章中详细介绍了ChatGPT的新功能Code Interpreter。这一功能无疑为ChatGPT带来更强大的实用性,但同时也面临更高的复杂性。作者的解释和提示准确而详尽,这有助于用户合理使用这个新工具。我的看法如下:
首先,代码解释器内置Python环境和相关库,这使其在数据分析和可视化上具备基本功能。这为ChatGPT带来更广泛的应用场景和需求。但这也意味着更高的技术复杂性,需要用户具备一定的编程基础。
其次,作者详细解释的prompt指南和示例,有助于用户上手代码解释器工具。但prompt的效果仍然依赖模型本身的理解能力,并不总是达到预期。这需要用户在探索中积累经验,不断修正和提高prompt的表述。
再次,作者提醒用户代码解释器的返回结果不总是完全符合预期,这是由于环境限制和ChatGPT自身的局限所致。用户需要在使用中不断探索,切换思路,以发现更多功能与不足。这需要用户拥有算法思维和创新精神。
最后,作者总结道,代码解释器虽在创新上表现强大,但作为AI系统仍然面临复杂性与不确定性。它的行为需要在运行中不断自我修正。这需要用户深入理解其工作原理,在使用中提高对其行为的预测与判断。
总的来说,作者在文章中详细而准确地解析了代码解释器这个复杂工具,同时也指出其面临的挑战与局限。作者的建议对使用者而言具有重要参考价值。用户需要在探索中积累自己的理解和判断,以发挥这个工具的最大潜力与价值。这需要理性、耐心与创新思维。希望通过不断学习与实践,用户能够建立起与这个新工具的互动与理解。
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原文：https://mp.weixin.qq.com/s/K_csi1oWDv5tEaeeKSlvwA
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