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東部時間 10 月 3 日木曜日、openai は chatgpt を更新し、新たな追加を加えま​​した関数- キャンバス。

canvas は、別のウィンドウを提供する gpt-4o モデルに基づいて開発されていると報告されています。chatgpt を使用してプログラミングと書き込みタスクを実行でき、意見の提供、レビュー、および特定の機能の実行に役立ちます。

たとえば、コードの作成中に問題が発生した場合、canvas は問題のあるコード セグメントを強調表示し、chatgpt がこれらのエラーを迅速に修正するためのインライン デバッグの提案を提供するのを支援します。

簡単に言うと、canvas は組み込みのものとみなすことができます。aiエージェントこの機能は、ai を使用して chatgpt が一緒にタスクを実行できるようにガイドおよび支援することで、出力コンテンツの品質がより良く、より正確になるようにします。

openaiは、キャンバスは対話だけでなく、ユーザーとaiが協力してアイデアを生み出し、改善するという新しいコラボレーション方法を導入していると述べた。 canvas の助けを借りて、chatgpt はユーザーが完了すべきタスクのコンテキストをよりよく理解できます。ユーザーは特定のセクションを強調表示して、chatgpt に焦点を当てたい内容を正確に示すことができます。コピー エディターやコード レビューアーと同じように、プロジェクト全体を考慮したインライン フィードバックや提案を提供できます。

書き込みに関して、canvas が提供するショートカットには次のようなものがあります。

推奨されるエディター: chatgpt はインラインで提案とフィードバックを提供します。

長さの調整: ドキュメントの長さを編集し、短くしたり長くしたりします。

読書レベルを変更する: 幼稚園から大学院レベルまで、複数の読書能力を持つ人々のニーズを満たすために読書レベルを調整します。

最後の仕上げを追加する: 文法、明瞭さ、一貫性をチェックします。

絵文字を追加する: 強調したり色を付けたりするために、関連する絵文字を追加します。

openaiは、キャンバスインターフェイスでコードを記述する方法を紹介し、コーディングは反復的なプロセスであり、チャットでコードのすべてのリビジョンを追跡するのは難しい場合があるが、キャンバスを使用すると、ユーザーがchatgptへの変更を追跡して理解することが容易になると述べました。 openai は、今後もこのような編集の透明性を高めていく予定です。

エンコーディングのショートカットには次のものがあります。

コードのレビュー: chatgpt は、ユーザーのコードを改善するためのインライン提案を提供します。

ログを追加する: ユーザーがコードをデバッグして理解するのに役立つステートメントを挿入します。

コメントを追加する: コードにコメントを追加して、理解しやすくします。

エラーを修正する: 問題のあるコードを検出して書き換えて、エラーを解決します。

言語への移植: ユーザーのコードを javascript、typescript、python、java、c++、または php に翻訳します。

levine 氏は、コーディングに関して、chatgpt に python で api web サーバーを作成するよう要求することを実証しました。サーバー コードはキャンバス ウィンドウに生成され、[コメントの追加] ボタンを押すと、chatgpt がコードを平易な英語で説明するインライン ドキュメントを追加します。ユーザーは、chatgpt によって作成されたコードの一部を強調表示して、それについて説明したり、それについて質問したりできます。 chatgpt には「コードのレビュー」ボタンもあります。このボタンは、gpt によって生成されたかユーザー自身が書いたかに関係なく、ウィンドウ内のコードに対する特定の編集を提案し、ユーザーがその提案を承認、編集、または拒否できるようにします。ユーザーが承認を押すと、chatgpt はエラー自体を修正しようとします。

openai が公開したテスト データによると、canvas は、特に書き込みタスクやコーディング タスクにおいて、意思決定パフォーマンスをトリガーする強力な機能を実証しました。 canvas 関数をいつトリガーするかを高精度で決定できます。その精度は、書き込みタスクでは 83%、コーディング タスクでは 94% です。

編集動作の点でも、canvas は優れたパフォーマンスを発揮します。ターゲット編集のパフォーマンスがベースライン モデルと比較して 18% 向上、パフォーマンスが大幅に向上していることがわかります。 canvas のモデルは、インターフェイス上のユーザー操作に基づいて、ターゲットを絞った編集を実行するか、完全な書き換えを実行するかをインテリジェントに決定できます。この機能は、ユーザーの対話に基づいてインテリジェントな編集の決定を行うことができます。これは、canvas の大きな利点です。

さらに、canvas はレビューの生成において顕著な成果を上げています。手動による評価を通じて、canvas はベースライン モデルよりも精度で 30%、品質で 16% 優れています。。自動評価には一定の困難がありますが、手動評価の結果は、レビュー生成における canvas のパフォーマンスの向上を示しています。

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