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工具利用。

很多网友在体验过后都感慨，它的功能真的太太太太太冷艳了！

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，乃至还有着把文字、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！

国外网友为它专门整理了一份使用指南，发布才不久，就取得了百万浏览浏览量

这类好东西，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冷艳利用，觉得有用的请点一下好看～

首先，要使用这个功能，你一定要是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。

以后便能在GPT当选择使用了。

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，包括紧缩情势）

那末它有哪几种利用案例呢？就让我们来看看吧

可以说这是当下最精准的OCR辨认了，如果有一些毛病，AI会结合上下文语境，帮助你修改其毛病。

比如我尝试AI帮助我绘制了这样一张记忆曲线的摹拟图表，你也能够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。

或你可以像OpenAI联合开创人Greg Brockman演示的那样

提示语：你能在平面上绘制出10000个随机点，每一个维度都来自正态散布吗?

有人尝试让其创建美国每一个灯塔位置的Gif图

比如，要求将这个食品图片从左到右制作成动画

终究生成效果相当Nice，不过使用处景相比Runway的Gen⑵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，效果会怎样样？

至于生成的技术原理，上图ChatGPT自己的回答已很清楚了，是调用到了Python的图象处理能力

比如有网友用代码解析器分析newsletter定阅用户数据的进程

首先是用户的定阅渠道

然后是用户的邮箱类型

更进一步，还可以分析最近一个月定阅用户增长的趋势

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，而是只需提示语就能够完成

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，是不是是感觉AI比自己还要懂你呢？

乃至你可让其用蒙特卡罗、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，具有强大的工具和资源，你也许能在此网站取得你想要的关键数据，然后让代码解释器帮你分析和总结

这意味着处理金融数据其实不在话下，完全可以接入股票系统，帮助分析师做AI投顾助手

请向我展现一些你可以用 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，而不单单是现有工作的变体。比如：Chaos Game，Cellular automata 或 Fractal，虽然很有创意，但却已存在。

在经过反复的调剂后，ChatGPT为我生成的图片结果

代码解释器Code Interpreter的原理是甚么呢？

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

也正由于是编写Python代码的情势，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，如果产生毛病的情况，就会保持“诚实”，给予报错，再调剂和修改就好，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

模型也变得更加通用，由于大量问题都可以通过代码解决，而GPT⑷对代码的使用，可以说是出神入化，它非常清楚甚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，即便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毛病

不知道怎样使用的朋友也不用着急，我们的[AI提示语]网站目前已支持2914种区别场景的AI提示语，且支持网页、小程序、手机APP等利用。