ChatGPT代码解释器是什么[+使用示例]

作者姚伟斌

随着chatbot的完成，chatbot的应用日益增长。openai最近凭借其chatgpt-4的新功能登上了头条。

7月6日，openai在twitter上发表了一则公告，吸引了全球程序员和数据科学家的注意。

在twitter上，openai宣布所有chatgpt plus用户将能够使用code interpreter。快进到今天（7月17日），世界看到了code interpreter的测试版发布。所以，如果你生活在一个与世隔绝的地方，不知道code interpreter，就让我为你介绍一下。

什么是chatgpt代码解释器？

代码解释器是chatgpt的一部分工具，它可以让您做很多事情，比如分析数据、更改图像和编辑代码。它目前仍在测试和改进阶段，从alpha阶段过渡到beta阶段。

在本文中，我们将探索新的code interpreter的可能性和优势。此外，我还将向您展示各行各业最优秀的人士对这一新产品的评价。所以，请和我一起阅读这篇非常有趣的文章。

所以，在我们开始之前，我们需要知道如何访问code interpreter。

如何在chatgpt上激活代码解释器？

首先，为了使用代码解释器和插件等功能，您需要订阅chatgpt plus。chatgpt plus的费用是每月20美元。所以现在，假设您已经拥有了chatgpt plus，让我们来激活代码解释器。

步骤1：登录您的plus账户。

步骤2：在左下角，您会看到三个点，点击它们。

步骤3：点击设置。

步骤4：在那里，您需要选择beta功能。

步骤5：启用“代码解释器”

如何访问chatgpt中的代码解释器？

在设置中启用“代码解释器”后，按照以下步骤使用该工具。

步骤1：在顶部中央，您会看到两个按钮：gpt-3.5和gpt-4。

步骤2：点击“gpt-4”。

步骤3：然后点击“代码解释器”。

只需按照这简单的步骤，您就可以开始使用了。既然我们已经激活了该工具，那么现在是时候利用它了。请允许我为您介绍code interpreter的功能。

发现使用code interpreter的chatgpt的高级功能

如果您正在处理像图片和视频这样的数据文件，您可以使用代码解释器插件轻松管理上传和下载。它支持不同的文件格式，例如csv和json，对计算机视觉任务非常有帮助。

这个工具的真正酷之处在于它具有分析和学习其运行代码结果的能力。这意味着它可以识别和纠正任何错误。将代码执行与自然语言理解相结合。

有了chatgpt plus，您现在可以利用强大的代码解释器插件来完成各种任务。您可以轻松分析数据集、创建图表和可视化、编辑文件、运行代码和进行数学计算，所有这些都可以在chatgpt界面内完成。

数据分析

当谈到数据分析时，代码解释器正在改变游戏规则。它的伟大之处在于它以对话方式允许进行复杂数据转换、统计分析和可视化的交互性执行。这使得它更具吸引力和亲和力，适用于非技术用户。我认为这是使数据分析更有趣和用户友好的好方法。

代码解释器彻底改变了我对数据分析的方法。它简化了诸如统计分析、数据转换和可视化等复杂任务。最好的部分是，您可以通过自然对话完成所有这些操作。

这就像在指尖上拥有个人数据分析师一样！（就像您以前与chatgpt交谈的方式）。而且，即使对于非技术人员来说，使用它也很容易。

以上信息的最好例子是由ethan mollick演示的。在下面的图片中，他展示了一个不懂python的用户在代码解释器中创建的可视化效果。真是令人惊叹，不是吗？

还可阅读： 通过这些课程和资源开始您的数据分析师职业生涯

seo

为什么只有数据科学家和程序员才能玩得开心？是时候让数字营销团队品尝一下代码解释器的味道了。在浏览twitter时，我看到该领域的一些顶级专业人士发现了一些非常独特的用途，用于seo目的。

所以，前几天有人在twitter上分享了一些真正引起人们注意的事情。人们在全球范围内都在谈论它，这引起了每个人的好奇心。我想与您分享其中的几条推文。

我知道这里分享了很多信息。请花时间放松一下，还有更多信息即将到来。

从图像中提取文本

首先，这些实验由 piotr skalski 执行。所以从图像中提取文本的过程被称为光学字符识别（ocr）。此外，根据skalski的说法，在他们的实验中，这是一个非常简单的任务。

在这一步中，我使用code interpreter从图像中提取文本。此外，一旦文本被高亮显示/提取出来，可以将其输入chatgpt-4，使文本更加结构化和有组织。这在下一步中有所展示。

最后，如果你想深入了解这个概念/实验，请查看skalski的github个人资料，并探索从图像中提取文本的步骤。

人脸检测

根据sklaski的说法，计算机视觉中最基本的任务之一是人脸检测。为了实现这个目标，他选择使用了haar级联分类器，这是一种由opencv提供的众所周知的技术。

尽管haar级联是一种有效的人脸识别方法，但它也有一定的局限性。它经常产生不准确的结果，并且不像当代基于神经网络的技术那样准确可靠。

根据sklaski的说法，code interpreter在处理这个挑战时做得非常出色。当面临错误检测问题时，他提供了详细的提示，解释了发生的情况以及他对其中原因的最佳猜测。令人惊讶的是，code interpreter只需一个提示就能消除错误检测。

如果你想了解更多关于人脸检测的信息，请查看使用代码解释器进行人脸检测的内容。

作者的评价

这是一个具有改变性质的事态发展。考虑到code interpreter只处于beta阶段，你可以对即将发生的事情有个想法。本文提到的事物只是冰山一角。随着技术的发展，将会增加更多的功能。最后，代码解释器插件是一个强大的工具，可以极大地扩展chatgpt的功能。

别担心，我们将努力为您带来最好的内容。

接下来，请查看chatgpt插件是什么[+使用示例]。

姚伟斌

程序猿

我是姚伟斌，也被称为文景。我的专业领域涵盖了开放源代码的深度探索、网络编程和网络建站。我热衷于分享我的编程和建站实践经验，尤其擅长于Nginx和Proxy服务器的管理。此外，我还对Python和NodeJS这两种编程语言有着深刻的理解和独到的见解。

最近，我致力于爬虫技术的研究，探索如何通过高效的数据抓取为项目增添价值。我的目标是通过持续的学习和创新，为开放源代码社区贡献我的力量，并帮助那些对网络编程和网站建设感兴趣的人士。

类似文章