这种方法使我们能够快速提高写作和用

[ujjal22]

在最新版本的ChatGPT Canvas中，我们可以直接在Canvas中运行Python代码。

在 Canvas 中运行 Python 代码

GPT-4o 协作培训：幕后
为了训练 GPT-4o 作为 Canvas 界面中的协作伙伴有效发挥作用，OpenAI 研究团队重点开发了几种基本行为：

激活画布以完成写作和编码任务。
生成各种类型的内容以满足用户需求。
对文本或代码的特定部分进行特定编辑。
必要时重写整个文档。
提供在线评论以提供具体的反馈和建议。
该训练涉及使用合成数据生成，包括从其他 OpenAI 模 玻利维亚 电话数据 型（例如o1 模型）中提取结果。户交互的质量，而无需依赖人工生成的数据。

评估与挑战
OpenAI 使用二十多个自动化内部评估来衡量进度。然而，由于自动化评估的困难，某些方面，例如评论的质量，需要人工评估。

培训提出了几个挑战：

定义何时激活画布，确保它为适当的任务打开，同时避免过度激活。
调整模型的编辑行为，特别是确定何时进行选择性编辑而不是重写整个内容。
生成高质量的反馈需要仔细的迭代和人工评估。
结论
在 ChatGPT Canvas 出现之前，使用 ChatGPT 处理文档或代码片段需要不断在编辑器和 ChatGPT 之间切换，并在每条聊天消息中复制建议的更改。我们无法立即处理整个文档，而 ChatGPT 也无法轻松掌握我们正在处理的内容的完整上下文或直接进行更改的能力。

ChatGPT Canvas 使得在编写内容或代码时与 ChatGPT 协作变得更加容易。对于撰写内容，例如博客文章，它非常强大。

然而，作为一名软件工程师，我仍然认为为大型项目编写代码的局限性太大。像Cursor AI这样直接与代码编辑器集成的解决方案效率更高，因为它们具有整个代码库的上下文。我只会使用 ChatGPT Canvas 编写不依赖于其他代码的独立脚本或函数。

弗朗索瓦·奥布里的照片
作者
弗朗索瓦·奥布里
教学一直是我的热情。从我作为学生的第一天起，我就热切地寻找辅导和帮助其他学生的机会。这种热情促使我攻读博士学位，并担任助教以支持我的学术努力。在那些年里，我对传统的课堂环境感到非常满意，促进了联系并促进了学习。然而，随着在线学习平台的出现，我认识到了数字教育的变革潜力。事实上，我在我们大学积极参与了这样一个平台的开发。我坚定地致力于将传统教学原则与创新的数字方法相结合。我的热情是创建不仅具有吸引力、信息丰富，而且可供数字时代的学习者使用的课程。