ChatGPT 能上传文件了，文档图片数据集秒理解，代码一键执行

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。

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。

申请地址：

https://openai.com/waitlist/plugins

在线执行代码：

https://replit.com

参考链接：

本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：梦晨

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