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동부 표준시 기준 10월 3일 목요일, openai는 새로운 추가 기능으로 chatgpt를 업데이트했습니다.기능--캔버스.

canvas는 별도의 창을 제공하는 gpt-4o 모델을 기반으로 개발된 것으로 알려졌다.chatgpt를 사용하여 프로그래밍 및 작성 작업을 수행할 수 있으며 의견 제공, 검토 및 특정 기능 수행에 도움이 됩니다.

예를 들어, 코드를 작성하는 동안 어려움이 발생할 경우 canvas는 문제가 있는 코드 세그먼트를 강조 표시하고 chatgpt가 인라인 디버깅 제안을 제공하여 이러한 오류를 신속하게 해결할 수 있도록 도와줍니다.

간단히 말해서 canvas는 내장된 객체라고 볼 수 있습니다.ai 에이전트이 기능은 ai를 사용하여 chatgpt가 작업을 함께 수행하도록 안내하고 지원하여 출력 콘텐츠 품질이 더 좋고 정확하도록 하는 것입니다.

openai는 캔버스가 단지 대화를 통해서가 아니라 사용자와 ai가 함께 협력하여 아이디어를 창출하고 개선하는 새로운 협업 방식을 도입한다고 말했습니다. 캔버스의 도움으로 chatgpt는 사용자가 완료해야 하는 작업의 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있습니다. 사용자는 특정 섹션을 강조 표시하여 chatgpt가 집중할 대상을 정확히 나타낼 수 있습니다. 사본 편집자나 코드 검토자와 마찬가지로 전체 프로젝트를 염두에 두고 인라인 피드백과 제안을 제공할 수 있습니다.

쓰기 측면에서 캔버스에서 제공하는 일부 단축키는 다음과 같습니다.

추천 편집자: chatgpt는 인라인 제안과 피드백을 제공합니다.

길이 조정: 문서 길이를 편집하고 줄이거나 늘립니다.

읽기 수준 변경: 유치원부터 대학원 수준까지 다양한 읽기 능력을 갖춘 사람들의 요구에 맞게 읽기 수준을 조정합니다.

최종 마무리 추가: 문법, 명확성, 일관성을 확인하세요.

이모티콘 추가: 강조와 색상을 위해 관련 이모티콘을 추가합니다.

openai는 캔버스 인터페이스에서 코드를 작성하는 방법을 소개하면서 코딩은 반복적인 프로세스이며 채팅에서 코드의 모든 개정판을 추적하는 것은 어려울 수 있지만 캔버스를 사용하면 사용자가 chatgpt의 변경 사항을 더 쉽게 추적하고 이해할 수 있다고 설명했습니다. openai는 이러한 편집의 투명성을 지속적으로 높일 계획입니다.

인코딩 단축키는 다음과 같습니다.

코드 검토: chatgpt는 사용자 코드 개선을 위한 인라인 제안을 제공합니다.

로깅 추가: 사용자가 코드를 디버그하고 이해하는 데 도움이 되는 문을 삽입합니다.

주석 추가: 이해하기 쉽도록 코드에 주석을 추가합니다.

오류 수정: 문제가 있는 코드를 감지하고 다시 작성하여 오류를 해결합니다.

언어로 포팅: 사용자의 코드를 javascript, typescript, python, java, c++ 또는 php로 번역합니다.

코딩을 위해 levine은 chatgpt에 python으로 api 웹 서버를 생성하도록 요청하는 방법을 시연했습니다. 서버 코드는 캔버스 창에 생성되며 "댓글 추가" 버튼을 누르면 chatgpt가 일반 영어로 코드를 설명하는 인라인 문서를 추가합니다. 사용자는 chatgpt에서 생성된 코드를 강조 표시하고 설명하거나 질문할 수 있습니다. chatgpt에는 "코드 검토" 버튼도 있습니다. 이 버튼은 gpt에서 생성했든 사용자가 직접 작성했든 관계없이 창의 코드에 대한 특정 편집 내용을 제안하고 사용자가 제안을 승인, 편집 또는 거부할 수 있도록 해줍니다. 사용자가 승인을 누르면 chatgpt는 오류 자체를 수정하려고 시도합니다.

openai가 공개한 테스트 데이터에 따르면 canvas는 특히 쓰기 및 코딩 작업에서 의사 결정 성능을 유발하는 강력한 기능을 입증했습니다. 쓰기 작업의 경우 83%, 코딩 작업의 경우 94%의 정확도로 canvas 기능을 트리거해야 하는 시점을 결정할 수 있습니다.

편집 동작 측면에서도 canvas가 잘 수행됩니다.기준 모델 대비 타겟 편집 성능이 18% 향상되었습니다., 상당한 성능 향상을 보여줍니다. canvas의 모델은 인터페이스의 사용자 작업을 기반으로 대상 편집을 수행할지 또는 전체 재작성을 수행할지 지능적으로 결정할 수 있습니다. 사용자 상호 작용을 기반으로 지능적인 편집 결정을 내리는 이러한 기능은 canvas의 주요 장점입니다.

또한 canvas는 리뷰 작성 측면에서 놀라운 결과를 얻었습니다. 수동 평가를 통해,canvas는 기본 모델보다 정확도가 30%, 품질이 16% 더 뛰어납니다.. 자동 평가에는 특정 어려움이 있지만 수동 평가 결과는 리뷰 생성에서 canvas의 성능 향상을 보여줍니다.

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