最近，OpenAI終于放出了大招，Code Interprete（即代碼解釋器）正式在網(wǎng)友面前亮相，那么這個“代碼解釋器”的作用體現(xiàn)在哪些方面？本篇文章里，作者嘗試上手體驗了一番，一起來看看本文的體驗測評吧。

這幾天，被 OpenAI 藏了幾個月的大招終于被放了出來，那就是“Code interpreter”，代碼解釋器。

差友們一看這個名字，可能會覺得有點嗤之以鼻，不就是一個幫助寫代碼的東西嘛，類似的插件都到處都是了，你現(xiàn)在出來有啥用??？

欸！雖然它的名字是叫代碼解釋器，但它做的事情可不是幫你寫代碼。

簡單來說，它相當(dāng)于你和 AI 的翻譯器，能把你的需求通過自然語言，翻譯成可通過程序解決的具體方案。而且還給你提供了一個 100MB 大小的可上傳文件空間，用來上傳你需要處理的文件。

在幾個月前， Code interpreter 就開放給部分的開發(fā)者試用了，其中就有博主在試用了一段時間后，發(fā)現(xiàn)使用了 Code interpreter 后， ChatGPT 有了質(zhì)的飛升，比如現(xiàn)在的 ChatGPT 可以去解決非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，胡言亂語的發(fā)生率也降低了，并且更加擅長于解決實際的應(yīng)用等等。

所以世超也很迫不及待的，馬上登上了快一個月沒上的 OpenAI 官網(wǎng)，看看這個代碼解釋器到底有多厲害。

試用代碼解釋器的第一步，咱們先得在“設(shè)置”——“Beta features”中，打開 Code interpreter 。

然后在 GPT-4 的選擇框下，選用 Code Interpreter ，這樣就能順利試用上了。

世超平時也會剪輯視頻，所以在用上這個功能的第一時刻，就是讓它給我剪一段視頻。

世超先是上傳了一段 115 秒的視頻，然后告訴 ChatGPT ，幫我把中間的十秒鐘剪出來。

結(jié)果 ChatGPT 先是懟了我一句，說我的描述不清楚，需要提供更多信息。

好吧，這確實錯在于我，于是我告訴它是正中間的十秒。

這下就清楚了，在經(jīng)過一頓哐哐哐的代碼加工過程后， ChatGPT 輸出了一個“overwatching _ subclip.mp4”的文件。

下載下來后，確實是截取的原視頻 50-60s 處的片段，而且剛剛好 10s 。

接下來，我又上傳了一個倉庫存儲的表格，讓它把余庫存大于 50的物品列出來，整合成新的表格，然后做成帶有動畫的柱狀圖 GIF 。

可是代碼是給出來了，問題也是理解了，它卻讓我們自己去運行這個代碼。

還說自己的運行環(huán)境不支持直接生成 GIF 動畫。

但是我用你不就是因為不想去寫代碼嘛？你讓我自己去運行是鬧哪樣？

于是世超給了ChatGPT一點點小小的鼓勵，告訴它可以生成 GIF ，勇敢的去嘗試一下。

沒想到，它居然真的有了回應(yīng)，直接給咱生成了一個 GIF 文件，還給了一個下載鏈接，這說明鼓勵教育還是很有用的。

只是嘛，生成的 GIF 數(shù)據(jù)圖可能是因為動畫描述不太清楚，一直在那亂動，而且中文部分的文字編碼也是亂碼，但總體上來說，任務(wù)完成得還是挺好，剩下的也就是一些細節(jié)方面了。

隨后，我又讓 ChatGPT 分析一下庫存數(shù)量 50以上的物體都有什么特點，再做一個餅狀圖表示。

這次 ChatGPT 先是把表單列了一遍，然后畫了一個餅狀圖，分析說是“DBTW 杜邦紙袋”占了最大部分。

世超又繼續(xù)提問，這些物品都有什么特點， ChatGPT 也是根據(jù)數(shù)據(jù)很好的總結(jié)下來了。

不得不說，在試用到這里的時候，世超已經(jīng)是有點折服了，之前能直接幫我剪片子的時候，世超都感覺有點吃驚，而這次的報表統(tǒng)計，則是實實在在的提升了工作效率。

在后續(xù)，世超又試了試代碼解釋器的其它功能，我先是問了問它，能不能幫我想想用代碼展示一些看起來不可能但實際上并非如此的東西。

這次 ChatGPT 給出了一個繪出 3D 立方體的代碼，在運行后，生成了一個投影在 2D 平面上的 3D 立方體。

而且 ChatGPT 還告訴世超，這是計算機圖形學(xué)中的一個基本概念，這個概念被廣泛的運用在各種應(yīng)用中，包括游戲，電影和虛擬現(xiàn)實。

后面我還嘗試了許多其它的問題，比如畫一個分形圖案。

還有繪制函數(shù)，并且畫出數(shù)據(jù)集的散點圖。

可以說，有了這個代碼解釋器，未來工作上的很多事情，基本上就是說說話就好了。

在我看來，這次 ChatGPT 放出的代碼解釋器，很像前段時間大火過的開源項目 AutoGPT 。

但相較之下，代碼解釋器除了不能聯(lián)網(wǎng)，能力上可比 AutoGPT 強的多了，不僅自己能理解咱們的需求，尋找解決辦法解決，還能自動幫咱們畫出需要的數(shù)據(jù)圖表。

可謂是真正的實現(xiàn)了大語言模型的多模態(tài)了。

最后，世超還問了 ChatGPT 一個至今還沒被證明數(shù)學(xué)難題——黎曼猜想。

可惜的是，不管世超如何鼓勵它，這次， ChatGPT 是說什么也不回答咯。

看來想要讓 AI 解一些人類都無法解決的問題，目前還是不太行。

但按照目前 AI 發(fā)展的速度，誰也說不準(zhǔn)。

或許就在迭代個 925 次之后，即便是宇宙的終極問題， AI 也能在幾秒鐘后給出答案吧。

圖片、資料來源：

• ChatGPT
• twitter
• What AI can do with a toolbox… Getting started with Code Interpreter