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今天（5月9日），惊喜地发现自己拿到了 ChatGPT code interpreter 插件，第一时间为大家带来详细测试分享。

有人没有耐心看到最后，我先把我自己测试到的结论放在最前面。（但强烈建议大家阅读全文，不亏）

OpenAI 官方提供了的一个能够自己编写 Python 代码并执行 Python 代码的沙箱。支持用户上传本地的文件。ChatGPT 会基于指令或者文件内容，分析、编写 Python 代码，并反复修改、执行自己的代码，同时，也可以把结果保存成相应的文件供用户下载。

注意！！！其所有的操作都是通过编写并执行 Python 代码实现的，不能直接执行你上传的代码！即便是访问你的上传的代码，它也是通过执行 Python 的 open() 方法实现的，以保证其沙箱的安全性。

优势和长处：

1、第一印象非常惊艳，非常强。我第一次用的时候，给了它一个 CSV 文件，没有给出任何指令的情况下，它自己 balabala 自己搁那一顿分析，然后给出了我非常好的数据分析和可视化结果。从头到尾，我除了「上传文件」这一个操作，其它任何指令都没给…

2、通过执行 Python 库，即使没有 Wolfman 插件的情况下，也可以正确计算数学题目。

3、会给出你思考的过程以及具体的代码文件，是一个非常非常优秀的「数据分析导师」，几乎跑通了自然语言到数据分析+可视化+给出分析结论的流程，而且如果你的数据模板格式相对比较统一，甚至可以把代码保存下来运行（甚至以此解决数据安全问题？）。

4、顾名思义，它是「代码解释器」，有没有可能，它真的会写/改代码…甚至写的比我好…

5、你可以尝试上传任何文件（＜100MB，虽然它不一定为你执行）。我测试了常规的文本（txt，csv，docx，xlsx…），图片，音频，视频…都没有问题。甚至是压缩包和 sqlite .db 文件。只要你自己能用 Python 处理的文件格式，它一律可以处理！

缺陷或者不足：

1、不能联网！不能联网！不能联网！

2、仅限于官方内置提供的一些库，不能自己安装其他库，或调用其他库的功能。（不是 Python 内置库，除了 Python 内置库，相对来说还是有很丰富的第三方库的）

3、续2，尽管能接收图片、音频、视频等类型的文件，但其处理能力也仅限于其提供的一些库的功能，比如不能音频转文字，不能图生图修图等等，能做的，是截取音频、截取视频、转格式、视频转 GIF、GIF 转视频这些用相对常规的库就能实现的操作。

4、官方目前给出的沙盒环境中，缺少中文字体支持。如果上传的文档中有中文内容，虽然能够正确读取并处理，但在 PIL 可视化的过程中，会因缺失字体而显示不正常。后面会详细说。

5、老生常谈的数据安全话题，甚至与 ChatGPT 不同，如果如果你想体验自动化的数据分析或者代码编写，就必须把本地文件进行上传。

在官方的博客 中，是这样介绍 Code interpreter 的：

官方也给出了三个基于此能力的推荐用法：

• Sol【【微信】】lems, both 【【微信】】tative 解决数学问题，包括定量和定性问题。

• Doing data analysis and 【【微信】】 进行数据分析和可视化

• Con【【微信】】ormats 在不同格式之间转换文件

我按照官方给出的用法，进行一些尝试，并自己测试了一些其他用法。

数学问题

这个只做个简单的测试。因为常规的数学问题，GPT-4 已经有很大的能力提升了。但是，就好比人有了计算器就懒得手算一样，这家伙有了 Python，算个鸡兔同笼竟然也要用 Python 了。

现有一笼子，里面有鸡和兔子若干只，数一数，共有头14个，腿38条，球鸡和兔子各有多少只？

我一时想不出要测什么别的题目…先过，大家可以在评论区出题，我再补充进来。

代码能力

代码能力…还有必要测吗…只不过相比于 ChatGPT 只能写代码，它还可以执行代码得到结果。如：

给定一个 1 到 100 之间的随机整数数组，找出其中所有奇数，并将它们替换为 -1。

同样的，我们也可以上传一段自己的代码，看它是否能执行或者修改。比如一段最简单的爬虫代码：

显然，它不能够执行带有网络请求函数的代码。然后，我让它为代码添加 【【微信】】 和 cookies，它分两步完成了我的任务：

第一步，读取代码，它很谨慎地使用了 with open() 方法：

第二步，修改代码：

当然，我可以再多加一个步骤：

总之，沙箱的安全限制还是比较严格的…并不是提供一个直接的终端执行环境。

再比如，我尝试获取沙箱环境上级目录的内容（显然，这样低级的测试 OpenAI 不可能没有考虑到）：

数据分析和可视化

这一部分是重中之重，希望你没有提前退出…不过，由于暂时没找到合适的测试数据（我对数据安全还是心存顾虑），所以我干脆从 Apple Watch 中导出了自己的一些健康数据。

比如我上传了一份自己的 ECG 心率检测数据，这份数据大概长这个样子：

ChatGPT 会怎么做？注意：在这里我直接上传了文件，并未给出其任何具体的指令！它自己直接开始尝试操作，反复读取了前 N 行数据并推断其是什么内容、含义，直到最终准确定位到，从第 14 行开始是具体数据，并尝试将之后的所有数据进行了可视化。（这孩子看来比较轴，不做出个结论来誓不罢休…）

截图里面的每一个 Work，都是一段具体的 Python 代码。具体来讲：

第一次执行，尝试读入了前几行并分析其含义：

然后对这些数据进行了格式化：

然后，它推测这些数据中并不包含真实的 ECG 数值，并继续尝试读取之后的内容：

然后继续清理这些非数值的属性数据直到找到正确的起始数值。

然后主动将其可视化：

这一顿操作…说真的，我已经看麻了。它能够充分发挥「主观能动性」，去尝试摘取属性元数据，去定位具体的数值数据，甚至不需要指令的情况下，根据 ECG 的采样率，画出了正确的图像…

我们来看一眼可视化图像这部分的代码：

注意，源数据中只有一列采样值，并没有具体的时间。它完全是推断出采样频率以后，自行补充计算的时间。

这个源文件的数据格式已经堪称 ugly 了，它都能给出这样的表现…

格式转换

这个格式转换，其实还是比较有想象力的。但是开篇就说了，这些能力仅限于 Python 代码能处理的范围，但是有没有可能，Python 代码本身能做到的事情，就已经很强了…

出于好奇，我还是先测试了一下 GPT-4 发布时的那张梗图 。

但是它告诉我它看不到图片内容：

但是在官方演示中，它明明可以介绍图片内容：

我上传相同的图片，丫就不理我（汉字是我用插件加的翻译）：

算了，看来图像能力没有向我开放，我们还是测试别的内容。

图片处理（缩放、裁切、黑白化等）

音频处理（剪切前几秒）

我先是尝试要求它实现语音转文字（幻想其拥有 Whisper 的能力），显然不能…然后就是常规的音频操作了。

视频处理（剪切几秒并转化为 GIF/或者反过来，GIF 转视频）

它在转化过程中甚至失败并重试了两次…WTF…

其他奇怪的尝试

刚才都是只上传一个文件，突发奇想，如果上传一个压缩包会怎么样…

它会使用 Python 进行解压。虽然中文的文件名乱码了…但是不重要，这意味着我们可以后续处理多文件的任务了。

and…我刚刚意识到，上传文件并不是一次性的…你在上传第一个文件之后，对话框其实是可以支持继续上传其他文件的…

下载文件看的确是成功了的：

脑子好痒，感觉又打开了什么新的想象力大门…

安全性

官方已经解释了该插件的安全限制：

总体的安全限制是通过沙箱（sandbox）来实现隔离执行，并禁止代码访问外部互联网。可以看出，虽然类似 AutoGPT 的项目给予了 ChatGPT 更多「访问权限」，但 OpenAI 官方在给予其「执行权限」上还是很谨慎的。

局限性

至于其局限性，我在开篇和刚才的演示中也或多或少提到了。

然后，我又又又突发奇想了！既然它的能力是受限于环境中已经存在的 Python 库，那我们直接问问它自己都有哪些库不就好了吗…

同时…我连代码都没必要写，让丫自己写！

显然…它真的写了，也真的执行了…

然后，我就拿到了 OpenAI 为我们提供的所有 Python 库…WTF…

总之，我人已经麻了…它的限制就是，它只能在以上这些库的能力范围内为你工作…但是…ChatGPT 的大脑+这些库的能力，已经足以做很多很多很多事情了吧…

Whatever，改天我再抽空把这些库具体是用作什么的，逐个分析一遍，然后尝试给出更详细的插件能力用法。

数据安全

还记得我在开篇说的关于数据安全的问题吗。现在的顾虑在于，你需要将文件上传到 OpenAI 的服务器进行分析并执行。有没有解决办法呢？

我又又又又又一次突发奇想：你可以上传一份脱敏的 demo 数据，在 ChatGPT 中完成相应的处理，然后要求它把涉及到的代码保存下来。然后你就可以在自己本地处理真实数据了啊！！！

（小插曲：我让它保存文件时，它又写错代码了，并在重试的时候，纠正了自己的错误。）

这是下载到本地的 Notebook 文件：

麻了，想象力过于丰富，脑子 CPU 要烧了。我不敢往下想了。

总之，这应该当前是整个中文互联网下最全的一份 ChatGPT code interpreter 插件测评吧…希望对大家有所帮助。

后续我会继续为大家更新 ChatGPT 插件的用法（甚至开发，不过我还没拿到开发者权限）

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什么是Chat GPT chatgpt聊天记录如何删除

什么是常数,什么是茶道,什么是插叙,什么是肠梗阻

在今天，答案有且仅有一个，那就是ChatGPT。ChatGPT是一款由美国OpneAI公司推出的智能聊天程序，用户只需简单注册，就能与这款世界上参数规模最庞大的AI机器人对话。令人称奇的是，ChatGPT不仅能像常规的搜索引擎、问答机器人一样，答复你所提问的基础问题，而且具有一定的创作能力，编故事、写情诗、敲代码、写作业……ChatGPT凭借着丰富的“学识”，让大家切实感觉到科技的震撼。ChatGPT自2022年11月发布后，短短5天注册用户数就超过100万。仅两个月时间，ChatGPT月活跃用户数突破1亿人次大关，成功打破TikTok的纪录，成为史上增长最快的消费者应用。要知道为了实现这一数值，互联网用了7年，Facebook用了4年半。现在，作为一款强势吸睛的人工智能程序，ChatGPT每分钟要与全球1300多万用户同时对话，成为人工智能领域乃至整个科技圈最炙手可热的“新宠”。

人类无法达到的学习体量在分析ChatGPT为何能引爆AI赛道之前，不妨先了解一下这款产品是如何诞生的。2015年年末，一家名为OpenAI的小型公司在美国旧金山硅谷成立，这家貌不惊人的小公司背后，主要投资者有全球最大的在线支付平台“贝宝”（PayPal）的联合创始人彼得・蒂尔、近年来因特斯拉名声大噪的超级富豪马斯克等多位硅谷科技大亨。OpenAI公司宣称，他们的主要目标就是制造能理解自然交流对话的人工智能，并最终实现让物理机器人理解和完成人类的工作，并且，正如其名字OpenAI（开放人工智能）一样，他们也承诺将所有技术开源，打破大公司在人工智能技术领域的寡头垄断，让人工智能的益处可以进入日常生活中。OpenAI公司成立之初曾推出了一些不温不火的技术产品，与同时期战胜围棋冠军的谷歌AI程序AlphaGo相比，简直云泥之别。正当大家以为OpenAI会和硅谷大部分的科技创业公司一样盛大开场后又沉寂落幕时，OpenAI却在2018年6月拿出了跨时代的GPT-1模型，并在随后两年推出了后续的GPT-2和GPT-3。GPT，可以简单翻译成“生成性预训练”，意为在不提前对内容进行注释讲解的情况下，让AI阅读大量的文本数据，通过这些实际的文本例子来学习真实的语言表达。打个比方，它类似于人类在幼儿时期学习语言的方式，并不是先去记忆单一词句的意思，而是通过语言环境、语言的反馈行动等，慢慢地对语言内容进行判断和理解。只不过GPT-2学习的数据是800万个互联网网页，GPT-3更是训练了2000亿个单词，这都是人类无法达到的学习体量。当然，AI的学习虽然比人类更为快速高效，但同时也需要投入大量的时间成本和金钱成本。使用的处理器越多，学习得越快，成本也就越高。据有关科研机构估算，GPT-3的投入在500美元至2000美元不等。这样大量的投入，使得OpenAI公司急需一款产品维持自己的收支平衡，ChatGPT便应运而生。ChatGPT，绝不尬聊ChatGPT也是一款基于GPT模型所研发的产品，OpenAI公司将它称为“GPT-3.5的主力模型”。而在“语音助手”“AI聊天”已经屡见不鲜的今天，ChatGPT能够引发热议，其最核心的特点在于它能够实现上下文互动的自然交流。用过语音AI产品的朋友不难发现，市面上现在大部分的产品，都是通过抓取关键词的模式来与用户进行“尬聊”，闹出不少笑料。以Siri为例，假设你问它“哪里有道口烧鸡”，它可能会告诉你“从网上搜索了最近的道口在以下几个位置”。这类产品更像是搜索引擎的“遥控器”，远远达不到自然交流的程度，更不用说进行创作了。而ChatGPT拥有更智能的理解模式，它能够在一定程度上理解真实对话中大量出现的歧义和多义词汇以及一些复杂句式。这种优势，在语法结构相对简单的英语等印欧语系中显得尤为明显。据报道，有近九成的美国大学生利用ChatGPT做作业，这也导致巴黎政治大学、《科学》杂志等多家院校、机构和学习期刊发表声明，禁止或限制使用ChatGPT等人工智能机器人参与到撰写学术论文中。ChatGPT善长口语化的表达，这是与GPT-3等产品相比更显著的优势。在交流过程中，ChatGPT遇到不懂的就问，发现错误就指出，甚至能意识到语言上的陷阱和反讽，然后不卑不亢地进行反驳。有网友利用ChatGPT与客服对话，要回了多交的款项，并称ChatGPT是自己这种“社恐人士”的好帮手。ChatGPT还拥有更庞大的数据库，由于拥有大量的学习文本，ChatGPT不仅交流顺畅，而且多知多懂，它的交流内容不受到局限，除了能帮助学生写作业，还可以替程序员敲代码，为导演创作台本，写歌，作诗等等。如果说在创作领域ChatGPT的发挥还难以与人类一争高下，那么在教育、考试等规范化领域，ChatGPT的表现则可以预见地全面优于普通人类参与者，据报道，ChatGPT的回答还成功通过了谷歌年薪140万人民币的编码工程师考试。迅速蹿红之后ChatGPT迅速蹿红，带来的影响也接踵而至。多家科技巨头纷纷下场竞赛。2023年2月初，微软率先宣布旗下搜索引擎必应（Bing）和浏览器Edge将与ChatGPT合作，将AI模型集成到其中。随后的半个月时间里，谷歌、百度、阿里、科大讯飞等多家大型网络科技公司，也纷纷推出自家的“类ChatGPT”产品，参与到竞争当中。苹果也不甘落后，很快将举行年度内部AI峰会。有媒体采访了华为、阿里、百度、腾讯等国内一线互联网公司，它们都表示对ChatGPT关注已久。动作最快的是百度，将于下月推出ChatGPT的中国版――文心一言，预计于2023年3月完成内测，面向公众开放。ChatGPT所受训的数据库再庞大仍有其局限性，对一些即时性问题和特定的语境无法给出准确答案。同时，ChatGPT缺乏人类的道德体系和情感认知，很多冒犯性的回答也无法避免，所以更多的用户开始担心，假以时日，谁来为ChatGPT和其回答所带来的影响负责？自1956年人工智能（Artificial Intelligence）一词被正式提出后，几十年间，使用计算机学习、模拟和拓展复杂的人类思维，逐渐成为科技发展的前沿热点。尤其是近些年，随着技术的不断发展，曾经在科幻片中的“AI系统”逐步进入到普通百姓的日常生活中，让更多人对这个原本陌生的领域变得更为关心。2021年9月，为合理规范人工智能的发展，国家新一代人工智能治理专业委员会率先发布了《新一代人工智能伦理规范》，也正是由于国家的重视和支持，我国人工智能领域的发展成效显著，人工智能创新水平已经进入世界第一梯队前列。当下，随着ChatGPT热度的不断升温，随之而来的问题也越来越多。用户的隐私是否安全？人工智能是否会取代人类？人工智能的回答是否享受著作权？利用人工智能的合理界限在哪里？我们似乎严阵以待，尝试从情感、法理、人文等多种角度，去揣测未来如何与人工智能相处。但唯恐对于ChatGPT来说，所有的一切，都只是在给它提供更多的学习文本。