OpenAI重磅發佈Canvas:跟ChatGPT一起寫作編程

金磊 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

今天淩晨,OpenAI又有了一個大動作——

發佈Canvas,一個與ChatGPT合作寫作編程的新界面!

這個全新的界面,是由OpenAI的GPT-4o來構建,需要在模型選擇欄中單獨pick出來使用——「GPT-4o with canvas」

在Canvas模式之下,就不僅僅是簡單對話的過程了,而是允許用戶可以對生成的內容進行二次創作和編排,用官方的話來說就是:

就像文案、代碼編輯器一樣。

例如我們上傳一個文件,並在ChatGPT給出生成內容之後,在界面的右下角就有一個「編輯」的按鈕:

這個按鈕展開之後有五個功能,分別是:

  • 編輯建議(Suggest edits)

  • 調整上下文長度(Adjust the length)

  • 更改閱讀水平(Reading level)

  • 添加最終潤色(Add final polish)

  • 添加表情包(Add emojis)

以第一個「編輯建議」功能為例,現在只需要選擇要修改的內容片段,然後點擊「應用(Apply)」,這段文字就會被重新生成:

文章標題也可以用「劃詞」的方式,按照自己的要求「回爐重造」且可微調:

這種新模式一推出,立即引發了眾多網民的熱議。

例如禾頓商學院教授Ethan Mollick給予了高度的評價:

它把純粹的聊天機器人轉向了一個新的角度,更像是跟同事一起工作。

也有網民從個人使用體驗角度出發,認為這是「今年迄今為止最大的ChatGPT更新」

不過眼尖的網民也發現,這不就是Claude的Artifacts功能麼……

據瞭解,Canvas已經面向全球ChatGPT Plus和Team用戶推出,下週將再向Enterprise和Edu用戶發佈權限。

那麼Canvas還有哪些玩法?我們繼續往下看。

和ChatGPT一起寫作

剛才我們展示的是Canvas寫作中的「編輯」功能,接下來我們再看下「調整上下文長度」

這個功能如其名,就是可以把文檔長度編輯得更短或更長,一共有五檔:當前長度、更長、最長、更短、最短。

在選擇想要的長度之後,ChatGPT就會對全文逐字逐段地進行更改:

「更改閱讀水平」功能就有點厲害了,包含從幼兒園初中當前水平高中大學研究生六種水平。

只需選擇你想要的閱讀水平,ChatGPT就會把整篇文章調整為合適的內容:

「添加最終潤色」功能,則是會對整篇文章做一個修改,包括檢查語法、清晰度和一致性等。

「添加表情包」這個玩法就比較有意思了,可以把emoji們添加到文章中,讓內容變得更加生動有趣。

例如一位網民便展示了他的成果:

Sam Altam似乎對這個功能情有獨鍾,就在剛剛,他還在社交平台上發佈了一個投票——添加表情包是不是OpenAI最好的功能

對此,有61%的用戶投出了「yes」:

不過也有網民在Altman的帖子下面提出了一個問題:

如何確保打開Canvas功能?除非我要求他寫一篇博客。

在量子位的實測過程中也確實出現了這個問題,OpenAI接下來或許對此會進行優化。

和ChatGPT一起編程

除了寫作之外,Canvas另一個功能就是編程了,整體來看包含以下五種功能:

  • 審查代碼(Review code)

  • 添加日誌(Add logs)

  • 添加註釋(Add comments)

  • 修復bug(Fix bugs)

  • 轉換語言(Port to a language)

例如我們先給ChatGPT提出一個要求:

幫我用Rust寫一個API Webserver。

在Canvas中,我們針對某個代碼片段,可以通過類似劃詞的方式,讓它按要求對代碼進行更改:

對特別細節的內容,我們也可以手動進行更改:

對於審查代碼、添加日誌、添加註釋、修復bug這四個功能,只需要點擊一下,就可以全局進行更改。

值得注意的是,更改編程語言這個功能,目前提供了JavaScript、TypeScript、Python、Java、C++和PHP這幾個選項。

讓AI成為協作者

對於Canvas功能,OpenAI通過20多項自動化內部評估來衡量進展情況,使用了新穎的合成數據生成技術,例如從 OpenAI o1-preview 中提取輸出,以針對其核心行為對模型進行後訓練。

這種方法的優勢是能夠快速解決寫作質量和新用戶交互問題,而無需依賴人工生成的數據。

而對於如何觸發Canvas,也正如我們剛才所述,目前OpenAI的策略還是較為嚴格,為的就是能跟正常的問答區分開來。

其次就是在Canvas界面中,如何決定讓AI全局重寫還是局部更改,OpenAI目前的策略是,如果想要局部更改,就可以通過類似劃詞的方式進行;而右下角的所有功能,則是傾向於全局重寫。

至於問答Prompt和Canvas這兩種方法誰的生成質量更高,OpenAI也做了一番比較:

Canvas模型比帶有提示指令的zero-shot GPT-4o準確率高30%,質量高16%。

除此之外,Canvas的構建也是借助了2個開源項目完成,原作者現身表示得到了OpenAI的贊助:

那麼你覺得OpenAI新出的Canvas功能如何呢?歡迎體驗過後在評論區留言討論。

參考鏈接:

[1]https://openai.com/index/introducing-canvas/

[2]https://x.com/OpenAI/status/1841887709566271896

[3]https://x.com/sama/status/1841992483024339236