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今天清晨2点，OpenAI敞开了第11天的直播技术共享，对ChatGPT的应用程序进行了重磅晋级，支撑原生应用程序主动化协作功用。
其实，从OpenAI在直播中演示的事例来看，基本上与AIAgent功用差不多，尤其是在编程方面十分好。不再只是局限于简略的问答形式，而是能够主动了解用户的需求。
例如，在与Warp控制台和XcodeIDE的交互中，ChatGPT能够迅速判别用户的目的，无论是剖析代码库的提交数据，仍是处理杂乱的编码逻辑问题，都能高效地主动处理这些难题节省大量开发时刻。
值得一提的是，ChatGPT的协作形式除了文本形式，还支撑高档语音形式，就像“贾维斯”那样用语音和他交互提出你的各种需求。
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在线 代理,在直播中OpenAI是直接上功用演示事例，那下面「AIGC敞开社区」就为大家解读一下这几个主动化写作示例。
编程主动化协作
在演示中，OpenAI的开发人员首先打开了Warp控制台，并导航到了正在运用的代码库。想要了解该代码库在曩昔两个月里每天的提交数量，但不知道怎么获取。
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所以，点击ChatGPT桌面应用中的协作按钮，会主动列出当时运行且ChatGPT可与之协作的应用程序。在挑选Warp后，ChatGPT能够依据Warp中的上下文判别出用户正在运用Git，直接为其供给了获取每日提交数量的指令，并将指令复制粘贴到Warp中履行得到了相关数据。
为了更直观地展示数据，约翰进一步要求ChatGPT运用高档数据剖析功用将成果以柱状图呈现，并指定为节日主题。也就是说，曩昔需要手动操作的固定、繁琐代码流程，现在ChatGPT能够主动帮你完结了。
接着在XcodeIDE开发环境中，打开一个示例应用程序，该程序运用MacOS可拜访性API来检查Xcode并获取屏幕上的信息，例如，文本字段的尺度、行数及内容等，这些信息被用于开发与Xcode交互的功用。
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当用户要求添加观察者功用，例如，挑选变化加载文本区域时，ChatGPT使用其思维链模型（o1模型）生成相应代码。好像在直播的时候，第一次展示并没有成功。不过第2次测验就顺利实现了。这个事例也体现了ChatGPT全新的感知和主动化代码能力。
现在在编程方面ChatGPT的协作功用支撑主流开发环境，包含VSCode、Jetbrains、RubyMine、BBEdit等，估量今后还会添加更多IDE开发环境。
写作场景协作
当咱们在写一份深度陈述或者内容时，总是期望有一位老师能够辅导咱们，例如，有哪些错别字，内容是否实在，标题起的好不好，以及实时获取想要的资料等，现在ChatGPT的协作功用就能轻松帮你完结了。
在直播事例中，开发人员正在运用Notion编写一个关于旧金山历史的步行游览文档，其间一个重要部分是介绍“诺顿皇帝”。他将ChatGPT与Notion完结集成，能够拜访并了解整个文档的内容。
但在编写的过程中遇到了困难。他不清楚怎么生动精确地描述诺顿皇帝的生平事迹，怎么发掘有趣的细节以招引游客，同时也担心自己所写内容的现实精确性。
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所以他挑选了文档中的一个特定部分——关于“诺顿皇帝”的介绍，并启动了ChatGPT的协作功用，基于这一上下文生成评论要点。
ChatGPT当即开始剖析文档上下文，凭借强壮的言语了解和生成能力，迅速为用户供给了丰富的信息。不只补充了诺顿皇帝的生平细节，例如，他在旧金山的活动轨迹、与当地居民的互动等，还对其自称皇帝的行为和影响进行了更深化的阐述，为写作供给了丰富的资料。
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为了验证ChatGPT编写的精确性，所以敞开了网络查找功用。当ChatGPT回答问题时，它会在互联网上广泛查找可靠的信息源，并为生成的内容供给引用链接。例如，在介绍诺顿皇帝自制钱银的流通情况时，ChatGPT引用了相关历史文献和研究资料，保证了信息的可信度。
但ChatGPT生成的内容风格比较生硬，所以要求它匹配全体上下文的协作风格。接着ChatGPT读取了文档的全体风格，包含言语表达方式、叙说节奏等，然后对之前生成的内容进行了调整，优化了语句结构，使表述更加流畅自然保持一致的上下文写作风格。
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ChatGPT除了支撑文本供给需求之外，还支撑高档语音形式，能够直接与它对话完结你所有的需求。例如，在演示的过程中，一位开发人员想演奏萨克斯曲目，但是很多他不知道该选哪一首，经过语音形式让ChatGPT协助挑选并解说为什么是这些歌曲。
现在，ChatGPT的协作功用已经在Mac应用程序中能够运用了，经过Option+Space就能快速调用这个功用，并且占用的内存十分小，是一个不错的主动化协作帮手。