金磊发自凹非寺
量子位公众号 QbitAI
今天凌晨，OpenAI 又有了一个大动作——
发布Canvas，一个与 ChatGPT 合作写作和编程的新界面！
这个全新的界面，是由 OpenAI 的 GPT-4o 来构建，需要在模型选择栏中单独 pick 出来使用——“GPT-4o with canvas”。
在 Canvas 模式之下，就不仅仅是简单对话的过程了，而是允许用户可以对生成的内容进行二次创作和编排，用官方的话来说就是：
就像文案、代码编辑器一样。
例如我们上传一个文件，并在 ChatGPT 给出生成内容之后，在界面的右下角就有一个“编辑”的按钮：
这个按钮展开之后有五个功能，分别是：
- 编辑建议（Suggest edits）
- 调整上下文长度（Adjust the length）
- 更改阅读水平（Reading level）
- 添加最终润色（Add final polish）
- 添加表情包（Add emojis）
以第一个“编辑建议”功能为例，现在只需要选择要修改的内容片段，然后点击“应用（Apply）”，这段文字就会被重新生成：
文章标题也可以用“划词”的方式，按照自己的要求“回炉重造”且可微调：
这种新模式一推出，立即引发了众多网友的热议。
例如沃顿商学院教授 Ethan Mollick 给予了高度的评价：
它把纯粹的聊天机器人转向了一个新的角度，更像是跟同事一起工作。
也有网友从个人使用体验角度出发，认为这是“今年迄今为止最大的 ChatGPT 更新”。
不过眼尖的网友也发现，这不就是 Claude 的 Artifacts 功能么……
据了解，Canvas 已经面向全球 ChatGPT Plus 和 Team 用户推出，下周将再向 Enterprise 和 Edu 用户发布权限。
那么 Canvas 还有哪些玩法？我们继续往下看。
和 ChatGPT 一起写作
刚才我们展示的是 Canvas 写作中的“编辑”功能，接下来我们再看下“调整上下文长度”。
这个功能如其名，就是可以把文档长度编辑得更短或更长，一共有五档：当前长度、更长、最长、更短、最短。
在选择想要的长度之后，ChatGPT 就会对全文逐字逐段地进行更改：
而“更改阅读水平”功能就有点厉害了，包含从幼儿园、初中、当前水平、高中、大学和研究生六种水平。
只需选择你想要的阅读水平，ChatGPT 就会把整篇文章调整为合适的内容：
“添加最终润色”功能，则是会对整篇文章做一个修改，包括检查语法、清晰度和一致性等。
“添加表情包”这个玩法就比较有意思了，可以把 emoji 们添加到文章中，让内容变得更加生动有趣。
例如一位网友便展示了他的成果：
Sam Altam 似乎对这个功能情有独钟，就在刚刚，他还在社交平台上发布了一个投票——添加表情包是不是 OpenAI 最好的功能。
对此，有 61% 的用户投出了“yes”：
不过也有网友在 Altman 的帖子下面提出了一个问题：
如何确保打开 Canvas 功能？除非我要求他写一篇博客。
在量子位的实测过程中也确实出现了这个问题，OpenAI 接下来或许对此会进行优化。
和 ChatGPT 一起编程
除了写作之外，Canvas 另一个功能就是编程了，整体来看包含以下五种功能：
- 审查代码（Review code）
- 添加日志（Add logs）
- 添加注释（Add comments）
- 修复 bug（Fix bugs）
- 转换语言（Port to a language）
例如我们先给 ChatGPT 提出一个要求：
帮我用 Rust 写一个 API Webserver。
在 Canvas 中，我们针对某个代码片段，可以通过类似划词的方式，让它按要求对代码进行更改：
对特别细节的内容，我们也可以手动进行更改：
对于审查代码、添加日志、添加注释、修复 bug 这四个功能，只需要点击一下，就可以全局进行更改。
值得注意的是，更改编程语言这个功能，目前提供了 JavaScript、TypeScript、Python、Java、C++和 PHP 这几个选项。
让 AI 成为协作者
对于 Canvas 功能，OpenAI 通过 20 多项自动化内部评估来衡量进展情况，使用了新颖的合成数据生成技术，例如从 OpenAI o1-preview 中提取输出，以针对其核心行为对模型进行后训练。
这种方法的优势是能够快速解决写作质量和新用户交互问题，而无需依赖人工生成的数据。
而对于如何触发 Canvas，也正如我们刚才所述，目前 OpenAI 的策略还是较为严格，为的就是能跟正常的问答区分开来。
其次就是在 Canvas 界面中，如何决定让 AI 全局重写还是局部更改，OpenAI 目前的策略是，如果想要局部更改，就可以通过类似划词的方式进行；而右下角的所有功能，则是倾向于全局重写。
至于问答 Prompt 和 Canvas 这两种方法谁的生成质量更高，OpenAI 也做了一番比较：
Canvas 模型比带有提示指令的 zero-shot GPT-4o 准确率高 30%，质量高 16%。
除此之外，Canvas 的构建也是借助了 2 个开源项目完成，原作者现身表示得到了 OpenAI 的赞助：
那么你觉得 OpenAI 新出的 Canvas 功能如何呢？欢迎体验过后在评论区留言讨论。
参考链接：
[1]https://openai.com/index/introducing-canvas/
