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前言 正文 Python支持的ChatGPT都能干 应用场景 文档理解和摘要 图片分析和描述 数据集处理和分析 文件搜索和检索 任务协作和知识共享 总结 写在最后前言
在过去的几年中，人工智能技术取得了巨大的进展，其中自然语言处理（NLP）是一个备受关注的领域。最近，OpenAI发布了一款名为【AIGC】ChatGPT的强大工具，它能够进行对话生成，为我们提供了一个全新的交互方式。然而，对于一些复杂的任务，仅仅依靠文本输入可能不够。因此，我们很高兴地宣布，【AIGC】ChatGPT现在已经支持上传文件了！这意味着我们可以通过上传文档、图片或数据集等形式，让ChatGPT更快地理解和回答我们的问题。
正文
ChatGPT又出试验型新模式，不少网友陆续收到代码解释器Alpha测试资格。
简单来说，这个模式提供两个功能：执行Python代码，接受文件上传下载。
为什么是这两个功能的组合？
可以看目前最火的一条测试结果，和数据科学相关：
作者首先上传一个CSV格式数据集，然后问ChatGPT都能怎么分析或处理这些数据，给出10条建议。
到这还算平常，但下一步直接让人惊掉下巴——
全部执行。
ChatGPT表示，有些操作需要额外数据执行不了，但是能执行的刷刷刷都给办了……
作者后来还透露，其实他根本不是研究这个领域的数据科学家，他是先问了ChatGPT“哪些数据有了可视化会很火”，然后再让ChatGPT把从哪找这些数据找出来……
不少人认为，这个新模式将彻底改变数据科学，是AI的下一件大事。
除了做数据可视化之外，还可以发挥ChatGPT生成文字的老本行，从数据中总结出商业策略。
也有人认为，数据科学的门槛将以一种未曾设想过的方式大大降低。
对此观点最好的例子，是一位网友把自己苹果健康的数据导出，并用此方法让ChatGPT生成了一张每天行走步数的热度图。
而数据科学之外，关于ChatGPT代码解释器模式的更多玩法也逐渐被挖掘出来。
Python支持的ChatGPT都能干
有人上传一张图片，让ChatGPT转换成PDF，对于其他格式，只要Python有对应的库理论上都可以。
世上首个全职提示工程师Goodside，让ChatGPT按需求编辑视频，自动生产表情包。
也有设计师上传一张海报，让ChatGPT提取其中的颜色制成调色板。
你还想到哪些玩法，欢迎在评论区分享。
如果你想获得内测资格，这里也会给出申请攻略。
申请攻略
代码解释器模式的内测资格不是随机发放的，而是在申请ChatGPT插件测试资格时可选。
申请地址会放在文章最后。
需要注意的是，虽然OpenAI给出的是单选，但是有网友发现其实是可以重复填写的。
如果足够幸运，所有三个模式都可以用同一个账号获得……狠狠羡慕了。
不过目前收到测试的主要是付费的Plus用户。
如果实在申请不到那也没关系，有人提出，只要先让ChatGPT写出代码，再到别的地方运行，虽然麻烦点但是效果基本没差。
比如Replit，就是可以不安装本地环境，在浏览器中执行代码的平台。
应用场景
ChatGPT的文件上传功能可以应用于多种场景，以下是一些常见的应用场景：
文档理解和摘要
通过上传文档，ChatGPT可以快速理解文档内容，并生成摘要或提供相关信息。这对于处理大量文档或需要快速获取关键信息的任务非常有用，如文献研究、新闻报道等。
图片分析和描述
通过上传图片，ChatGPT可以分析图片内容，并生成文字描述或回答与图片相关的问题。这对于图像识别、视觉问答等任务非常有用，如图像搜索、自动图像标注等。
数据集处理和分析
通过上传数据集，ChatGPT可以帮助我们进行数据分析、探索性数据分析（EDA）和数据预处理等任务。它可以回答关于数据集的问题，提供统计信息，甚至帮助我们进行数据可视化。
文件搜索和检索
通过上传文件，ChatGPT可以帮助我们进行文件搜索和检索。它可以根据我们提供的关键词或问题，快速找到与之相关的文件，并提供相关信息或建议。
任务协作和知识共享
通过上传共享文档或文件，ChatGPT可以帮助团队成员进行任务协作和知识共享。它可以回答关于文档内容的问题，提供建议或解决方案，促进团队合作和知识共享。
总结
通过【AIGC】ChatGPT的文件上传功能，我们可以更加方便地与模型进行交互，并且能够更好地利用各种资源来帮助我们解决问题。
无论是处理文档、分析图片还是使用数据集，ChatGPT都能够在短时间内给出准确的回答。
现在，只需一键执行代码，我们就能够享受到ChatGPT带来的便利和智能。让我们一起探索这个令人兴奋的新功能吧！
写在最后
感谢您的支持和鼓励！ ??
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