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不但如此，行将为用户开放的第三方插件系统将为你打开一扇全新的大门，带来各式各样丰富功能的插件，让你尽享技术魅力。

而这两款插件，究竟有何奇异的地方？现在，让我们回望一下。

1、Browsing（Web 浏览插件）

ChatGPT常被诟病的一个问题是其模型训练数据过于老旧，依然停留在2021年。

在这个万物互联的时期里，一小时乃至一分钟都可能产生天翻地覆的变化，更不用说两年的时间差距。

为了解决这一问题，ChatGPT开发了一个名为“Web浏览”的插件。

此插件利用New Bing的API在互联网上搜索相关信息，并给出准确的答案。

这项技术的诞生正是为了应对人们迫切需要获得实时信息的渴求。

官方 ChatGPT Browsing视频,展现了 ChatGPT 的几个强大功能。

首先，它能够通过检索信息库，为我们提供与奥斯卡颁奖仪式相关的最新消息。

接着，它能够在答案中自动标注出相关的索引，让我们能够轻松地进一步了解相关信息。

值得一提的是，当我们发问的内容比较复杂或没法在信息库中找到答案时，ChatGPT 智能地判断出这类情况，并通过调用 Bing 接口来获得更加详实的信息。

这些功能的运作流程极其流畅，使得 ChatGPT 成为一个非常实用的工具。

通过它，我们能够在快速而准确地获得有关奥斯卡颁奖仪式的信息。

不管我们想要查找哪些方面的信息，ChatGPT 将会为我们提供最为全面和详实的答案。

需要注意的是，OpenAI所提供的插件，仅支持GET要求，不支持POST要求，也就是说，它只能用于获得数据，不能用于发送。这项限制是出于安全斟酌而设定的。

另外，在遇到制止抓取的内容时，OpenAI也会遵照网站所规定的协约，避开这些制止抓取的内容。

如果出现以下报错情况，也属于正常现象。

目前的用户普遍认为，Web浏览插件也是Google Bard最大的竞争对手，由于它能为用户带来很多便利和功能。

2、Code Interpreter（代码解释器）

Code Interpreter视频,首先，我们介绍了如何通过函数来生成和修改图表。使用Matplotlib库可以轻松地绘制出各种类型的图表，而使用Pillow库可以方便地对图象进行处理。通过定义各种函数，我们可以快速地生成各种样式的图表，并对其进行各种调剂，例如修改色彩、调剂字体等。这些函数的使用可以大大提高我们的效力，同时也让生成的图表更具有可读性和美观性。

接下来，我们演示了如何解析CSV文件并生成可视化图表。在数据分析和可视化领域，CSV文件是一种非常常见的数据格式。通过使用Pandas库，我们可以轻松地读取CSV文件中的数据，并对其进行各种操作和处理。例如，我们可以通过分组和挑选等操作，获得特定的数据，然后使用Matplotlib库将其可视化。这样，我们可以更加直观地了解数据的特点和趋势，并对其进行相应的分析和决策。

最后，我们展现了怎么上传图片并动态调剂大小、灰度、色调等。通过使用Flask库，我们可以方便地搭建一个Web利用程序，并将其部署到云主机上。在Web利用程序中，我们可以上传图片，然后通过各种函数来对图片进行处理。例如，我们可以调剂图片的大小、灰度和色调等，从而生成区别风格的图片。终究，我们可以将处理后的图片提供下载链接，供用户下载和使用。

总的来讲，该视频通过展现实际的代码实现，为我们展现了Python在数据管理、图表生成和图片处理等方面的强大功能。通过这些知识，我们可以更好地进行数据分析和可视化，从而为工作和生活带来更高的效力和质量。

OpenAI 最初的研究表明，其代码解释用具有一些非常实用的功能。其中，它能够轻松解决定量和定性的数学问题，能够帮助用户进行数据分析和可视化，并能够快速转换文件格式。

随着愈来愈多的用户开始使用这款代码解释器，它的更多用处功能也逐步被发掘出来。未来，这款工具极可能会成为各种领域的必备工具，帮助人们更高效地完成平常工作。不管是编程、数据处理，或者其他任何领域，OpenAI 的代码解释器都有可能成为人们最信赖的助手。

最后

在新插件系统的加持下，ChatGPT将变得更加强大、多样化，用户也没必要再来回切换多个利用程序。对开发者而言，如果ChatGPT插件系统也能够提供付费选项，那末它将成为一种很好的变现渠道。总的来看，ChatGPT插件系统的推出，就像当年iPhone开放App Store一样，OpenAI正在默默地建立自己的AI生态帝国。在社交群体中，我将向大家介绍一些实用的插件和玩法。如果您想了解更多关于AI技术和ChatGPT的最新进展，欢迎扫码加入我们的社交群体，以便进行更进一步的交换和探讨。

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